در گفت وگو با آنا مطرح شد
هوش مصنوعی چگونه حمل‌ونقل ایران را از جزایر هوشمند به اکوسیستم یکپارچه می‌رساند؟
به گزارش گروه اقتصادی خبرگزاری آنا، توسعه نظام‌های مدرن حمل‌ونقل در جهان معاصر وارد دورانی شده که در آن، بتن، آسفالت و توسعه صلب زیرساخت‌های فیزیکی، جای خود را به معماری مبتنی بر داده، پایش بلادرنگ و بهینه‌سازی الگوریتمی داده‌اند. تبدیل هوش مصنوعی به پیشران تحول دیجیتال، مفهوم حمل‌ونقل هوشمند و پایدار را از یک انتخاب فناورانه به یک ضرورت اکولوژیک و اقتصادی بدل ساخته است؛ رویکردی که در اسناد توسعه بین‌المللی از جمله چارچوب‌های هدف‌گذاری اتحادیه اروپا برای کربن‌زدایی و استراتژی‌های زیرساختی آسیا-پاسیفیک، به عنوان تنها مسیر تحقق کاهش آلاینده‌ها، ارتقای ایمنی و بازدهی سرمایه‌گذاری قلمداد می‌شود.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بینایی ماشین، مدل‌سازی‌های پیش‌بینانه و پردازش کلان‌داده‌ها با ادغام در شبکه‌های ترافیک، ناوگان‌های ریلی و دریایی، زنجیره‌های لجستیک و مدیریت لجستیک شهری، پارادایم مدیریت جابه‌جایی را از رویکرد واکنش پس از رخداد به رویکرد پیش‌بینی و مدیریت تقاضا تغییر داده‌اند.
در کانون برنامه‌های توسعه پایدار، هوش مصنوعی نقشی چندبعدی و تعیین‌کننده ایفا می‌کند؛ جایی که ارتقای راندمان مصرف سوخت و کاهش ردپای کربن، مستقیماً از طریق بهینه‌سازی دینامیک جریان ترافیک و مسیرگزینی هوشمند محقق می‌شود. تحلیل داده‌های ماهواره‌ای و حسگرهای محیطی در کنار سیستم‌های همگام‌سازی چراغ‌های فرماندهی مبتنی بر یادگیری تقویتی، توقف‌های غیرضروری و انتشار گازهای گلخانه‌ای در گره‌های پرتراکم را مهار می‌کنند. هم‌زمان، در بخش لجستیک باری و ترانزیت چندوجهی، مدل‌های هوشمند بارچینی، رهگیری یکپارچه کانتینری و مدیریت زنجیره تأمین، از اتلاف ظرفیت ناوگان و پیمایش‌های بدون بار ممانعت به عمل می‌آورند.
در مقیاس ایمنی نیز، تحلیل‌های پیش‌بینانه رفتار رانندگان و رصد شرایط فنی خودروها و خطوط ریلی از طریق نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه، بسترساز افت چشمگیر سوانح مرگبار و استهلاک زیرساخت‌ها شده است؛ امری که بهینگی مالی و ارتقای تاب‌آوری اکوسیستم‌های حمل‌ونقلی را تضمین می‌کند.
انعکاس این موج فناورانه در پهنه حمل‌ونقل جمهوری اسلامی ایران، روایتی از آغاز گذار، ثبت دستاوردهای ملموس در بخش‌های تجاری و نظارتی، و در عین حال رویارویی با موانع ساختاری عمیق است. طی سال‌های اخیر و همسو با سیاست‌های کلی کشور در حوزه توسعه فناوری اطلاعات، هوش مصنوعی از یک مفهوم دانشگاهی به ابزاری عملیاتی در چندین گلوگاه حمل‌ونقل ملی نفوذ کرده است. بارزترین و گسترده‌ترین نمود عینی این فناوری در زیست‌بوم شهری و جاده‌ای کشور، در الگوریتم‌های اختصاص سفر، قیمت‌گذاری پویا و مسیریابی چندمعیاره پلتفرم‌های تاکسی اینترنتی و سامانه‌های باربری آنلاین متجلی شده است. این پلتفرم‌های بومی توانسته‌اند با به‌کارگیری داده‌کاوی در مقیاس کلان، زمان سیر، مصرف بنزین در سفرهای روزمره شهری و نرخ سفرهای تک‌سرنشین را به شکلی معنادار بهینه‌سازی کنند و الگوی جابه‌جایی مسافر را در کلان‌شهرها دگرگون سازند.
در لایه نظارت جاده‌ای و حاکمیتی، مرکز مدیریت راه‌های سازمان راهداری و حمل‌ونقل جاده‌ای با اتکا به شبکه‌ای متشکل از صدها دوربین نظارت تصویری و سامانه‌های پلاک‌خوان هوشمند، از سامانه‌های هوش مصنوعی و بینایی ماشین برای پایش وضعیت ترافیک، پایش سرعت میانگین در فواصل بین‌شهری و رصد تخلفات رانندگی بهره می‌برد.
استقرار این سامانه‌ها موجب شناسایی سریع‌تر انسدادها، مدیریت سوانح و ارتقای انضباط ترافیکی در محورهای شریانی کشور شده است. افزون بر این، در کلان‌شهرهایی نظیر تهران و مشهد، شرکت‌های کنترل ترافیک به سمت به‌کارگیری سیستم‌های تطبیقی مدیریت تقاطع‌ها با پردازش تصاویر هوایی و دوربین‌های نظارتی گام برداشته‌اند تا زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی بر مبنای حجم واقعی لحظه‌ای خودروها تعدیل شود و از طول صف‌های ترافیکی در ساعات اوج کاسته گردد.
در حوزه ترانزیت ریلی و بندری نیز نشانه‌های امیدوارکننده‌ای از ورود به فناوری‌های نوین به ثبت رسیده است. شرکت راه‌آهن جمهوری اسلامی ایران و شرکت‌های دانش‌بنیان همکار، توسعه سامانه‌های نظارت هوشمند بر خطوط و پردازش ارتعاشات ریلی جهت پیش‌بینی نقص‌های فنی ریل و چرخ‌ها را در دستور کار قرار داده‌اند تا خطرات ناشی از خروج از خط کاهش یابد.
در بنادر اصلی کشور به‌ویژه مجتمع بندری شهید رجایی، سامانه‌های هوشمند مدیریت عملیات کانتینری و باراندازها با خودکارسازی فرآیندهای ورود و خروج، تخصیص جرثقیل‌های ساحلی و استقرار تجهیزات بر اساس اولویت‌بندی الگوریتمی، موجب تقلیل زمان توقف کشتی‌ها و ارتقای ضریب تخلیه و بارگیری کالا شده‌اند. همچنین در سامانه‌های ناوبری هوانوردی کشوری، به‌کارگیری سیستم‌های پردازش داده‌های پروازی به بهبود مدیریت جریان ترافیک هوایی در کریدورهای آسمان ایران یاری رسانده است.
با وجود این پیشرفت‌های ملموس و ورود موفق شرکت‌های نوپا و دانش‌بنیان داخلی به این عرصه، سهم و تأثیرگذاری هوش مصنوعی در کلیت ساختار حمل‌ونقل کشور تا به امروز، بیشتر به شکل جزایر هوشمند مجزا بوده و تا تبدیل شدن به یک اکوسیستم یکپارچه، پیش‌بینانه و ملی فاصله قابل‌توجهی دارد. عدم اتصال و یکپارچگی پایگاه‌های داده میان ارگان‌های سیاست‌گذار، ناظر و مجری نظیر شهرداری‌ها، فراجا، راهداری، راه‌آهن و گمرک، مانع از شکل‌گیری دید جامع الگوریتمی در سطح کشور شده است.
فرسودگی شدید ناوگان عمومی و باری، کمبود حسگرها و زیرساخت‌های نسل جدید ارتباطی و اینترنت اشیاء، چالش‌های مربوط به تأمین سخت‌افزارهای پردازش گرافیکی سنگین ناشی از محدودیت‌های تجاری و اقتصادی، و فقدان سند رگولاتوری شفاف در حوزه داده‌های حمل‌ونقل، از مهم‌ترین موانعی هستند که باعث شده‌اند پتانسیل تحول‌آفرین هوش مصنوعی در کاهش مصرف سوخت یارانه‌ای، مهار خسارات سنگین تصادفات جاده‌ای و شکوفایی ترانزیت کالا هنوز به‌طور تمام‌عیار محقق نشود.
هوش مصنوعی هم‌اکنون در قلب راهبردهای پایداری و تاب‌آوری نظام‌های حمل‌ونقل جهانی قرار دارد و پیوند ناگسستنی آن با اقتصاد سبز غیرقابل انکار است. در ایران نیز هرچند کاربست‌های این فناوری در شرکت‌های فناورمحور شهری، مدیریت پایش جاده‌ای و برخی فرآیندهای بندری موفقیت‌آمیز بوده و تأثیرگذاری غیرقابل بازگشتی بر رفتار ترافیکی و بهره‌وری برجای گذاشته است، اما برای جهش از وضعیت کاربردهای پراکنده به یک سامانه جامع هوشمند و پایدار، اتخاذ راهبردهای حاکمیتی در آزادسازی جریان داده‌ها، نوسازی سخت‌افزاری زیرساخت‌ها، یکپارچه‌سازی سامانه‌های بین‌بخشی و سرمایه‌گذاری روی هوش مصنوعی در لجستیک کریدورهای بین‌المللی ضرورت بنیادین خواهد داشت.
انتهای پیام/
