Применение искусственного интеллекта на транспорте: обзор

Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) открывает беспрецедентные возможности для повышения эффективности различных отраслей и предприятий, включая транспортный сектор. Инновации, внедряемые на основе ИИ, включают высокоразвитые вычислительные методы, имитирующие работу человеческого мозга. Применение ИИ в транспортной сфере направлено на преодоление проблем, связанных с ростом спроса на поездки, выбросами CO2, вопросами безопасности и деградацией окружающей среды. В условиях доступности огромных объемов количественных и качественных данных, а также технологий ИИ в современную цифровую эпоху решение этих проблем более эффективным и результативным способом стало более реалистичным. К примерам методов ИИ, внедряемых в транспортную сферу, относятся искусственные нейронные сети (ANN), генетические алгоритмы (GA), имитация отжига (SA), искусственные иммунные системы (AIS), алгоритм оптимизации муравьиной колонии (ACO), алгоритм оптимизации пчелиной колонии (BCO) и модели нечеткой логики (FLM). Успешное применение ИИ требует глубокого понимания взаимосвязей, с одной стороны, между ИИ и данными, а с другой — между характеристиками и переменными транспортной системы. Кроме того, транспортным органам важно определить способы использования этих технологий для быстрого снижения перегруженности транспортной сети, повышения надежности времени поездки для пассажиров и улучшения экономической эффективности и производительности важнейших активов. В статье представлен обзор методов ИИ, применяемых во всем мире для решения транспортных задач, главным образом в области управления движением, безопасности дорожного движения, общественного транспорта и городской мобильности. Обзор завершается рассмотрением проблем и ограничений применения ИИ на транспорте.