الذكاء الاصطناعي يحسن مسارات الحافلات لتقليل أوقات الانتظار

الانتظار الطويل في مواقف الحافلات يثني الركاب ويقلل من جاذبية النقل العام. في العديد من المدن، يشكل وقت الانتظار والتأخيرات في التنقل جزءًا كبيرًا من وقت الرحلة – حيث وجدت دراسة أن وقت الانتظار خارج المركبة يمكن أن يشكل حوالي 17–40% من إجمالي وقت الرحلة. حتى التأخيرات الصغيرة تقلل من عدد الركاب: ففي لندن، أدى زيادة بنسبة 1% في وقت الرحلة إلى انخفاض بحوالي 0.61% في استخدام النقل العام.

لمعالجة ذلك، تقوم أدوات الجدولة الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات الحية والتاريخية (أنماط الركاب، حركة المرور، الطقس، وغيرها) لإنشاء جداول ومسارات حافلات أكثر ذكاءً. تم تصميم هذه الأنظمة لـ "إنشاء جداول زمنية أكثر دقة وموثوقية" وتعد "بتقليل أوقات الانتظار وتحسين الأداء في الوقت المحدد" للركاب.

نظام تحسين مسار الحافلة المدعوم بالذكاء الاصطناعي

حلول الذكاء الاصطناعي لجدولة وتوجيه الحافلات العامة

يدعم الذكاء الاصطناعي مخططي النقل بعدة طرق لتقليل أوقات الانتظار والتأخيرات:

أدى تجربة في بورتلاند، أوريغون باستخدام نظام أولوية إشارات المرور المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل وقت الانتظار عند الإشارات الحمراء للحافلات بنسبة حوالي 80% على مدى 15 ميلاً، مما سرّع الرحلات بشكل كبير.

— أبحاث هيئة النقل في بورتلاند

تعمل هذه التقنيات معًا للحفاظ على حركة الحافلات وإبلاغ الركاب. على سبيل المثال، تعرض مواقف الحافلات الذكية والتطبيقات الآن توقعات وصول محسنة بالذكاء الاصطناعي ليعرف الركاب بالضبط مدة انتظارهم.

حلول الذكاء الاصطناعي لتحسين النقل العام

أمثلة واقعية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في النقل

تجني مشغلو النقل الرئيسيون بالفعل فوائد. إليكم بعض دراسات الحالة المقنعة التي توضح التأثير الواقعي للذكاء الاصطناعي في النقل العام:

توضح هذه الحالات التأثير الملموس للذكاء الاصطناعي: جدولة أكثر ذكاءً، موثوقية محسنة، وأوقات انتظار أقصر. تعتمد وكالات النقل في العديد من البلدان (من الولايات المتحدة إلى أوروبا وآسيا) هذه الأدوات بنجاح قابل للقياس.

اتجاهات اعتماد الذكاء الاصطناعي في النقل العالمي

الفوائد وآفاق المستقبل

يوفر النقل المحسن بالذكاء الاصطناعي فوائد متعددة تتجاوز مجرد توفير الوقت. من خلال الحفاظ على فواصل زمنية أكثر انتظامًا وتقليل التجمعات، تضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي وصول الحافلات بفواصل منتظمة، بحيث لا يواجه الركاب فترات انتظار طويلة وغير متوقعة.

تُظهر أبحاث النقل أن الجدولة الديناميكية تؤدي إلى أوقات سفر أقصر وراحة أكبر للركاب، بينما تشير التحليلات إلى أن انخفاضًا بنسبة 10% في استخدام الوقود نتيجة للجدولة الأفضل يحقق مكاسب مالية وبيئية كبيرة.

— معهد أبحاث النقل

يوفر المشغلون أيضًا المال: فالحافلات الأقل توقفًا والخدمة الأكثر سلاسة تعني تكاليف وقود وعمالة أقل، مما يحرر الموارد لتوسيع الخدمة. في الواقع، تشير التحليلات إلى أن انخفاضًا بنسبة 10% في استخدام الوقود (بفضل الجدولة الأفضل) يحقق مكاسب مالية وبيئية كبيرة.

التطورات المستقبلية

بالنظر إلى المستقبل، سيزداد دور الذكاء الاصطناعي في النقل. يمكن للنماذج المتقدمة التعلم المستمر من البيانات الحية (مثل نظام تحديد المواقع وعدد الركاب) للتكيف مع تغيرات حركة المرور والطلب.

الفوائد وآفاق المستقبل للذكاء الاصطناعي في النقل

قد تدمج أنظمة "المدن الذكية" المستقبلية الذكاء الاصطناعي مع حساسات إنترنت الأشياء وشبكات الجيل الخامس بحيث يتم تحسين مسارات الحافلات والإشارات باستمرار في الوقت الحقيقي. تشير المشاريع المبكرة إلى أن هذه التقنيات الرقمية تجعل النقل العام "أكثر استدامة وجاذبية"، خاصة في الشبكات ذات الطلب المنخفض أو المعقدة.