AI vinder indpas i transportsektoren

Kunstig intelligens fylder stadig mere blandt mange brancher. I dag bruges AI i løsningen af mange opgaver, som forudsætter evnen til at systematisere og finde mønstre i store datasæt. AI har også vundet indpas i transport- og logistiksektoren.

Mange virksomheder udvikler og bruger nye effektive og innovative løsninger for at forblive eller blive konkurrencedygtige. I den forbindelse spiller AI en vigtig rolle. AI kan ikke alene være med til at automatisere og effektivisere mange processer inden for transportsektoren, men kan også være med til at kvalitetsforbedre og optimere processerne. I den sammenhæng er der sket en række gennembrud i forhold til transport, trafikflow og logistik. 

Sådan påvirker AI transportområdet

På transportområdet anvendes AI blandt andet i forbindelse med ruteplanlægning baseret på vejr- og trafikforhold, forudsigelse af leveringstider, bedragerikameraer og leveringsrobotter. AI anvendes ikke mindst i forbindelse med udviklingen af transportsystemer, der er i stand til at analysere trafikdata i realtid og dermed foreslå de mest brændstofeffektive ruter. Teknologien forudsiger trafikmønstre ved at analysere data fra diverse kilder i form af trafikkameraer, GPS-systemer og sociale medier. Producenter har også anvendt AI til at udvikle elektriske og autonome køretøjer, som er helt eller delvist selvkørende, og som benytter mindre brændstof, forurener mindre og dermed udleder mindre CO2 og andre drivhusgasser.

AI kan være med til at forudse og reducere færdselsuheld og trafikpropper

Der er en forventning fra mange aktører i branchen, at AI-systemer kan være med til at løse udfordringerne med øget trafik og CO2-udledning. Problemerne forventes, ved hjælp af AI, at kunne løses i hvert fald delvist ved etablering af nuancerede sensorer og kameraer, som kan indsamle data om trafikmønstre mv. Herved vil offentlige myndigheder og trafikplanlæggere få bedre muligheder for at forudse og forbedre trafikflowet på en mere effektiv måde, hvilket ligeledes formentlig vil kunne medvirke til at reducere antallet af færdselsuheld og trafikpropper mv. Dette er noget, som AI-drevne systemer til analyse af store datamængder (”big data”) vil kunne gøre muligt.

Selvlærende AI-algoritmer effektiviserer og automatiserer logistikbranchen

Logistikbranchen udnytter allerede i ret vid udstrækning AI-systemer til at forudse og understøtte fremtidige tilstande i logistiknetværker. Branchen har, med disse systemer, fået selvlærende algoritmer, der analyserer big data og evaluerer kundeadfærd. Det bliver hermed muligt for den enkelte virksomhed at forudse bestemte mønstre med en vis grad af sandsynlighed – herunder f.eks. købsadfærd, efterspørgsel samt vareplacering og trafikforhold. Det er med til at effektivisere ordre- og købsprocessen. Ved at benytte AI formår virksomhederne desuden at automatisere deres systemer i arbejdet med at identificere varer og effektivere pakkeprocessen frem til afsendelse.

En automatisering af disse processer kan medvirke til at reducere fejl, ligesom medarbejderressourcerne i stedet anvendes på andre opgaver. Inden for branchen ses ligeledes såkaldte ”AGV’ere” (”Automated Guided Vehicles”), det vil sige førerløse trucks og transportsystemer, som ligeledes kan være med til at optimere arbejdsprocesserne.

Det er blot nogle af eksemplerne på, hvilken betydning AI har og får for fremtidens transportbranche. DLA Piper har udarbejdet en AI Governance rapport, som undersøger brugen af og holdningen til AI blandt 600 af verdens største virksomheder. Du kan downloade rapporten på linket her:  AI governance: Balancing policy, compliance and commercial value