Las aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) están revolucionando múltiples industrias en los últimos años, el transporte de mercancías y la logística no son una excepción. Siendo posible que en este sector una transformación sin precedentes en los próximos años. A continuación, se presentan cuatro de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en transporte y logística.
Vehículos autónomos
Posiblemente la aplicación más importante de la IA en el sector del transporte sean los vehículos autónomos. Vehículos que pueden navegar de manera segura por las carreteras sin intervención humana.
Los vehículos autónomos tienen la capacidad de mejorar la seguridad vial reduciendo los errores humanos, la principal causa de accidentes de tráfico. Además, gracias a la combinación de cámaras y sensores como lidar, son capaces de seguir navegando de forma segura en condiciones que suelen ser complicadas para los humanos como la niebla. Además, pueden aumentar la eficiencia del transporte al optimizar las rutas y reducir la congestión del tráfico. También pueden facilitar la movilidad para personas con discapacidades y ancianos que, de otro modo, tendrían dificultades para conducir
La NHTSA, la agencia federal que se encarga de velar por la seguridad de las carreteras y de los coches en Estados Unidos., definió una escala con cinco niveles de automatización de los vehículos. La escala va de 0, en la que no existe ninguna automatización, hasta, en la que el vehículo es completamente autónomo. Aunque el nivel 4 de autonomía no se ha alcanzado todavía, las mejoras intermedias permiten mejorar la seguridad advirtiendo al conductor de posibles fallos y detectando errores como la salida de carril.
Optimización de la logística y la cadena de suministro
Los modelos de IA también ofrecen grandes ventajas en la optimización de la logística y las cadenas de suministro. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos es posible predecir la demanda, optimizar las rutas de transporte y mejorar la eficiencia en la distribución de productos.
Algo que es especialmente útil para el comercio electrónico, donde el tiempo de entrega de los productos es un factor clave para la satisfacción del cliente. Por ejemplo, Amazon utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir qué productos serán populares y en qué áreas, lo que permite a la empresa almacenar productos cerca de los clientes y reducir los tiempos de entrega.
La IA también puede mejorar la eficiencia de la distribución al optimizar las rutas de transporte. Por ejemplo, UPS utiliza un sistema llamado ORION para optimizar las rutas de sus conductores. Este sistema utiliza algoritmos de IA para analizar una gran cantidad de variables, como el tráfico, las condiciones climáticas y las restricciones de tiempo, y determinar la ruta más rápida y eficiente.
Sistemas de transporte público inteligentes
Los sistemas de transporte público también se pueden beneficiar del uso de IA. Permitiendo mejorar de forma considerable la eficiencia de estos sistemas. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden utilizarse para optimizar las rutas y los horarios de autobuses y trenes, mejorar la señalización y controlar el flujo de pasajeros.
Un ejemplo de esto es el uso de la IA para predecir la demanda de transporte público y ajustar los horarios y la capacidad de los vehículos. Por ejemplo, en Singapur, el sistema de transporte público utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de pasajeros y predecir cuándo y dónde habrá una mayor demanda de transporte. Esto permite a las autoridades ajustar los horarios de los autobuses y trenes y asignar vehículos adicionales cuando sea necesario para evitar la congestión.
Además, la IA puede utilizarse para mejorar la seguridad en el transporte público mediante la implementación de sistemas de vigilancia y análisis en tiempo real. Por ejemplo, en Londres, Transport for London utiliza algoritmos de inteligencia artificial para analizar imágenes de cámaras de seguridad y detectar incidentes de seguridad, como peleas o personas enfermas, lo que permite a las autoridades responder rápidamente a situaciones de emergencia.
Sistemas de gestión del tráfico
El uso de inteligencia artificial en transporte también se puede utilizar para mejorar la gestión del tráfico en las ciudades. Por ejemplo, mediante el uso de algoritmos de machine learning para analizar datos de tráfico en tiempo real. Analizando la velocidad de los vehículos, la densidad del tráfico y las condiciones climáticas, y ajustar las señales de tráfico y los límites de velocidad para optimizar el flujo del tráfico y reducir la congestión.
Un ejemplo de esto es el sistema de gestión del tráfico de la ciudad de Pittsburgh llamado Surtrac, que utiliza algoritmos de Machine Learning para controlar las señales de tráfico en tiempo real. Surtrac analiza datos de sensores de tráfico y vehículos conectados para determinar la mejor secuencia de señales de tráfico y los tiempos de espera, lo que ha resultado en una reducción del tiempo de viaje y de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Además, la IA también puede utilizarse para predecir y prevenir accidentes de tráfico al analizar datos históricos y en tiempo real para identificar patrones de comportamiento y condiciones peligrosas. Por ejemplo, el proyecto Vision Zero en varias ciudades de todo el mundo utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de accidentes y condiciones de las carreteras y desarrollar estrategias de prevención de accidentes, como la implementación de medidas de seguridad vial y la concienciación pública.
Conclusiones
El uso de modelos de inteligencia artificial en transporte y logística puede revolucionar la industria y mejorar la seguridad del transporte de personas y pasajeros. Mejorado la eficiencia y ayudado a reducir la huella de carbono de esta industria. En esta entrada se han visto el efecto que tiene en cuatro áreas clave como: vehículos autónomos, optimización de la logística y la cadena de suministro, sistemas de transporte público inteligentes y sistemas de gestión del tráfico.
Imagen de David Mark en Pixabay
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