نقش موثر هوش مصنوعی در ایمن سازی سیستم های حمل و نقل

چکیده مقاله: در سال‌های اخیر، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حوزه ایمنی حمل‌ونقل، چشم‌انداز پیشگیری از تصادفات و مدیریت ریسک را به طور قابل توجهی متحول کرده است. بررسی جامع کاربردهای این فناوری‌ها در حوزه‌های مختلف حمل و نقل؛ از جمله جاده‌ای، ریلی، دریایی و هوایی نشان‌دهنده اتکای روزافزون به روش‌های AI/ML برای مقابله با چالش‌های پیچیده ایمنی است.

نوید هوش مصنوعی در ایمن سازی حمل‌ونقل

بخش حمل‌ونقل، به‌عنوان یکی از ارکان اصلی زیرساخت شهری، با چالش‌های مداوم در تضمین ایمنی کاربران آن مواجه است. هوش مصنوعی، با توانایی پردازش داده‌های گسترده و استخراج بینش‌های قابل اجرا، به‌طور فزاینده‌ای در این حوزه به ابزاری ضروری تبدیل شده است. تکنیک‌هایی همچون شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، مدل‌های پنهان مارکوف و مدل‌های بیزی به‌عنوان ابزارهای برجسته‌ای برای رفع نگرانی‌های مختلف ایمنی ظاهر شده‌اند.

مطالعه‌ی اخیر، سه موضوع کلیدی را بررسی می‌کند:

1. شناسایی مؤثرترین روش‌های هوش مصنوعی برای ایمنی حمل‌ونقل.
2. ارزیابی دامنه و موفقیت این روش‌ها در حل مشکلات ایمنی.
3. بررسی امکان انتقال دانش بین روش‌های مختلف حمل‌ونقل.

بینش‌هایی در مورد روش‌های حمل‌ونقل

1. حمل‌ونقل جاده‌ای:
   ایمنی جاده‌ها، با توجه به نرخ بالای تصادفات در سراسر جهان، همچنان اولویت دارد. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بر پیش‌بینی تصادفات، سیستم‌های پیشرفته کمک‌راننده (ADAS) و وسایل نقلیه خودران (AV) متمرکز هستند. فناوری‌هایی مانند ANN، SVM، تحلیل رگرسیون و خوشه‌بندی به‌طور گسترده برای تشخیص حوادث، تحلیل رفتار راننده و پیش‌بینی الگوهای تصادف استفاده می‌شوند.

2. سیستم‌های ریلی:
   صنعت ریلی از هوش مصنوعی برای بهبود شناسایی نقص‌ها و موانع بهره می‌برد. فناوری‌هایی نظیر بینایی کامپیوتر (CV)، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و تکنیک‌های حذف پس‌زمینه به تشخیص ناهنجاری‌های ریل و موانع کمک می‌کنند، ایمنی را افزایش داده و تأخیرها را کاهش می‌دهند.

3. کاربردهای دریایی:
   بخش دریایی که به‌طور سنتی بر تجربه به‌جای داده تکیه داشته است، اکنون در حال پذیرش هوش مصنوعی برای نظارت و شناسایی حوادث است. شبکه‌های بیزی، CNN و مدل‌های تشخیص ناهنجاری برای نظارت بر رفتار کشتی‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک به کار گرفته می‌شوند و به ایمنی بیشتر عملیات دریایی کمک می‌کنند.

4. بخش هوایی:
   صنعت هوانوردی که از دیرباز پذیرای اتوماسیون بوده است، همچنان از نوآوری‌های هوش مصنوعی در کمک به پرواز و تشخیص حوادث بهره‌مند می‌شود. از پیش‌بینی آشفتگی‌های جوی با استفاده از مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forest) گرفته تا بهینه‌سازی مسیر پرواز با الگوریتم‌های ژنتیک، هوش مصنوعی هم بهره‌وری عملیاتی و هم ایمنی را بهبود می‌بخشد.

یادگیری بین‌حوزه‌ای و چالش‌ها

یکی از یافته‌های کلیدی این مطالعه، امکان انتقال دانش بین روش‌های حمل‌ونقل مختلف است. تکنیک‌هایی مانند ANN، که به‌ویژه در پردازش تصویر مؤثر هستند، می‌توانند در میان روش‌های حمل‌ونقل مختلف تطبیق داده شوند. با این حال، چالش‌هایی همچون مدیریت مجموعه‌ داده‌های عظیم، تضمین امنیت سایبری و پرداختن به مسائل اخلاقی و نظارتی همچنان وجود دارد.

مفاهیم نوظهور حمل‌ونقل، مانند حمل‌ونقل هوایی شهری، پهپادهای تحویل کالا در آخرین مایل و سیستم‌های هایپرلوپ، فرصت‌های هیجان‌انگیزی برای کاربرد هوش مصنوعی ارائه می‌دهند، اما نیازمند تحقیقات بیشتری، به‌ویژه در جنبه‌های ایمنی هستند.

مسیر پیش رو

پذیرش هوش مصنوعی در ایمنی حمل‌ونقل بدون چالش نیست. مسائلی همچون دستکاری داده‌های مخرب، ملاحظات اخلاقی و پذیرش اجتماعی سیستم‌های خودکار باید مورد توجه قرار گیرند. با این حال، مزایای بالقوه این فناوری‌ها عظیم است: مدیریت بهینه ترافیک، کاهش نرخ تصادفات و آینده‌ای ایمن‌تر برای همه کاربران سیستم های حمل‌ونقل.

با ادامه پیشرفت هوش مصنوعی، نقش آن در ایمن‌تر، کارآمدتر و هوشمندتر کردن سیستم‌های حمل‌ونقل انکارناپذیر است. با این حال، رویکردی مشارکتی – که پیشرفت‌های فنی را با چارچوب‌های سیاست‌گذاری و اعتماد عمومی ترکیب کند – برای دستیابی به پتانسیل کامل این فناوری ضروری خواهد بود.

منبع:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0001457523000817