L'intelligenza artificiale nei trasporti: 10 vantaggi e casi d'uso per le imprese moderne

L’industria dei trasporti ha attraversato numerose ricerche, studi, prove e perfezionamenti per raggiungere il punto in cui si trova ora. Evolundosi dalla prima pietra miliare del battello a vapore nel 1787 all'invenzione delle biciclette all'inizio del XIX secolo, delle automobili nel 1890, dei treni nel XIX secolo e dell'aereo nel 1903, il settore ha subito una trasformazione significativa negli ultimi anni.

Oggi, l'industria dei trasporti ha raggiunto un livello senza precedenti in cui i veicoli non richiedono nemmeno l'intervento umano per sfrecciare sulla strada. Ovviamente, i progressi tecnologici hanno messo mano nel suo straordinario viaggio di innovazione ed evoluzione. Siamo ormai in un’epoca in cui l’intelligenza artificiale nei trasporti aiuta a raggiungere importanti progressi, attirando l’attenzione dei capi dei trasporti di tutto il mondo.

Il mercato globale dell’intelligenza artificiale automobilistica è stato valutato a 2,99 miliardi di dollari nel 2022 e si stima che crescerà a un CAGR di 25,5 dal 2023 al 2030.

Esaminiamo più a fondo per comprendere i molteplici vantaggi dell'intelligenza artificiale nei trasporti e il loro utilizzo pratico nel settore.

Comprendere gli infiniti vantaggi dell’intelligenza artificiale nei trasporti

L’intelligenza artificiale per i trasporti apporta numerosi vantaggi, rivoluzionando il settore e migliorando vari aspetti dell’ecosistema dei trasporti. L’intelligenza artificiale, insieme ad altre tecnologie emergenti come IoT, machine learning, cloud computing, analisi dei big data e 5G, apre un mondo di opportunità e nuovi orizzonti per l’interconnettività tra veicoli, aprendo la strada a trasporti più efficienti, avanzati e sicuri sistemi.

Con l’intelligenza artificiale in prima linea, la visione delle auto a guida autonoma diventa realtà, promettendo un cambiamento rivoluzionario nel modo in cui percepiamo e sperimentiamo i trasporti. Segna un passo significativo verso un futuro in cui la mobilità non è solo una fonte per raggiungere una destinazione, ma un ecosistema intelligente che dà priorità alla sicurezza, alla comodità e alla sostenibilità.

Non sorprende che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei trasporti aiuti il ​​settore a ridurre al minimo la congestione del traffico, ad aumentare la sicurezza dei passeggeri, a ridurre il rischio di incidenti, a diminuire le emissioni di carbonio e a diminuire le spese finanziarie complessive.

In breve, l’intelligenza artificiale ha inaugurato il settore in una nuova era di innovazione, offrendo una moltitudine di vantaggi che trasformano il modo in cui navighiamo e gestiamo i sistemi di trasporto.

Comprendendo il ruolo trasformativo dell’intelligenza artificiale nei trasporti, le aziende del settore stanno effettuando investimenti significativi per ottenere un vantaggio competitivo e stare al passo con i tempi.

Diamo una rapida occhiata ad alcuni notevoli vantaggi dell'intelligenza artificiale nei trasporti:

Poiché l’intelligenza artificiale nel settore dei trasporti continua ad evolversi e a lasciare un segno nel settore, possiamo aspettarci di vedere più applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’industria automobilistica. Esploriamo alcuni casi d'uso pratici dell'intelligenza artificiale nei trasporti.

I 10 principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nei trasporti

L’intelligenza artificiale nel settore dei trasporti sta rimodellando l’intero panorama. Dall’ottimizzazione della gestione del traffico al miglioramento della sicurezza dei veicoli, le molteplici applicazioni dell’intelligenza artificiale nei trasporti giustificano il motivo per cui il settore sta assistendo a un’impennata esponenziale e il motivo per cui le organizzazioni stanno adottando la tecnologia.

Scopriamo i 10 principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nei trasporti, esplorando come la tecnologia sia una forza trainante nel rivoluzionare il settore.

Manutenzione predittiva

L’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nella manutenzione predittiva di veicoli e infrastrutture. Aiuta a individuare i problemi sottostanti e ad agire in modo preventivo anziché reattivo. Analizzando i dati storici e in tempo reale, l’intelligenza artificiale può prevedere potenziali problemi con i veicoli o le infrastrutture di trasporto, consentendo una manutenzione proattiva per prevenire guasti e ridurre i tempi di fermo. Questo approccio predittivo migliora la sicurezza e contribuisce al risparmio sui costi per le aziende di trasporto.

Chatbot del servizio clienti

I chatbot basati sull’intelligenza artificiale stanno ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti. Questi chatbot, dotati di funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), possono comprendere e rispondere alle domande dei clienti sulle caratteristiche dell'auto, fornire informazioni e persino assistere nella risoluzione dei problemi.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono assumersi il compito banale dei dipendenti, come aiutare i clienti nella selezione del modello di auto, programmare test drive e raccogliere feedback dei clienti, liberando gli agenti umani per gestire problemi più complessi.

Sfruttando i chatbot basati sull’intelligenza artificiale, le aziende possono migliorare l’efficienza del servizio clienti, ridurre i tempi di risposta e offrire un’esperienza utente più personalizzata e coinvolgente.

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Veicoli autonomi

Una delle applicazioni più trasformative dell’intelligenza artificiale nel settore dei trasporti riguarda i veicoli autonomi o le auto senza conducente. I veicoli autonomi, un concetto che qualche anno fa era una fantasia fantascientifica, ora sono diventati realtà. Tokyo può essere un ottimo esempio di questa visione in cui le auto senza conducente circolano con successo su strada. Tuttavia, per ragioni di sicurezza, il conducente siede nel veicolo per controllare l'auto durante un'emergenza.

Attraverso l’apprendimento automatico e sensori avanzati, l’intelligenza artificiale consente ai veicoli di percepire e rispondere al loro ambiente, rendendo la guida autonoma una realtà. Mentre le persone erano scettiche nei confronti di questa visione durante le sue fasi di sviluppo, le auto autonome hanno fatto il loro ingresso nel settore dei trasporti.

Non sorprende che i veicoli autonomi diventeranno la norma nel prossimo futuro. Immagina di prendere un Uber senza autista. Quel giorno arriverà presto.

Rilevamento delle frodi assicurative

La frode è un problema urgente nel campo delle assicurazioni automobilistiche. Gli assicuratori devono pagare miliardi di dollari in sinistri fraudolenti. L’intelligenza artificiale con PNL svolge un ruolo cruciale nella lotta alle frodi assicurative. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano l'enorme volume di dati per identificare anomalie e rilevare modelli sospetti di attività fraudolente, consentendo alle compagnie assicurative di adottare misure proattive per prevenire sinistri fraudolenti in tempo reale, risparmiare risorse, ridurre le perdite finanziarie e mantenere l'integrità dell'ecosistema assicurativo . Utilizzando l’intelligenza artificiale nel rilevamento delle frodi assicurative, gli assicuratori possono semplificare l’elaborazione dei sinistri, migliorare la precisione e creare fiducia con gli assicurati.

Analisi del comportamento del conducente

L’analisi basata sull’intelligenza artificiale per il comportamento dei conducenti sta trasformando il panorama della sicurezza dei trasporti. I dispositivi telematici dotati di algoritmi di intelligenza artificiale possono monitorare e analizzare vari aspetti del comportamento del conducente, tra cui velocità, accelerazioni o frenate brusche, intervalli di cambio olio, consumo di carburante, tempi di fermo del veicolo dopo un incidente e rispetto delle regole del traffico.

Questi dati hanno un valore inestimabile per la gestione della flotta, i modelli di tariffazione assicurativa e la promozione di abitudini di guida più sicure. Fornendo informazioni dettagliate sul comportamento dei conducenti, l’intelligenza artificiale contribuisce a migliorare la sicurezza stradale, a ridurre il rischio di incidenti e a ottimizzare i premi assicurativi in ​​base alle abitudini di guida individuali.

Previsioni sui ritardi dei voli

Il ritardo del volo è uno dei problemi più comuni affrontati oggi dal trasporto aereo. Ha un impatto negativo sull'esperienza di volo dei passeggeri, minando il valore di una compagnia di trasporti e portando a un aumento del tasso di abbandono dei clienti.

L’intelligenza artificiale viene in soccorso per superare questi problemi. Sfruttando l’analisi dei big data e l’intelligenza artificiale per i trasporti, il settore può offrire un servizio clienti eccezionale riducendo i tempi di attesa e migliorando l’esperienza di viaggio.

Poiché qualsiasi cosa, dai problemi tecnici al maltempo, può causare ritardi dei voli, la tecnologia aiuta il settore dell’aviazione a raccogliere informazioni utili sulle possibilità che possono causare ritardi e cancellazioni dei voli. La compagnia può aggiornare queste informazioni e i dettagli del volo per i passeggeri, il che può aiutarli a eliminare tempi di attesa non necessari e a pianificare i loro programmi di conseguenza.

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Gestione del traffico

Uno dei maggiori problemi di trasporto che i pendolari affrontano regolarmente è la congestione del traffico. L’intelligenza artificiale per i trasporti è qui per affrontare anche questa sfida. Per ottimizzare il flusso del traffico, gli algoritmi AI analizzano i dati in tempo reale provenienti da varie fonti, inclusi sensori, telecamere del traffico e dispositivi GPS. I sistemi intelligenti di gestione del traffico regolano dinamicamente i tempi dei segnali e reindirizzano i veicoli, riducendo la congestione e migliorando l’efficienza.

Inoltre? I passeggeri vengono aggiornati con informazioni essenziali come possibili incidenti, previsioni del traffico o blocchi stradali. Inoltre, vengono informati sul percorso più breve, aiutandoli a raggiungere la destinazione senza rimanere intrappolati nei problemi del traffico. In questo modo, l’intelligenza artificiale non solo risolve il problema del traffico indesiderato, ma riduce anche i tempi di attesa e migliora la sicurezza stradale.

Monitoraggio dei veicoli in tempo reale

I sistemi di localizzazione dei veicoli basati sull'intelligenza artificiale forniscono informazioni in tempo reale sulla posizione, lo stato e le condizioni di una flotta. Integrando dati GPS, sensori e analisi predittive, le aziende possono ottimizzare la pianificazione del percorso, monitorare l'efficienza del carburante e pianificare la manutenzione in modo proattivo. Ciò migliora la gestione della flotta, riduce i costi del carburante, migliora i tempi di consegna e garantisce l’efficienza operativa complessiva della flotta di trasporto.

Cosa c'è di più? Poiché i dati vengono trasmessi al cloud, è possibile accedervi facilmente da qualsiasi dispositivo in qualsiasi momento.

Gestione delle scorte

L’intelligenza artificiale nei trasporti ha davvero rivoluzionato la gestione dell’inventario e del magazzino. Sfruttando i robot di magazzino basati sull’intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico, le aziende possono prevedere la domanda, identificare i livelli di stoccaggio ottimali e automatizzare i processi di riordino in modo più efficiente e accurato. Ciò non solo riduce al minimo il rischio di esaurimento delle scorte e di situazioni di scorte eccessive, ma migliora anche l’efficienza complessiva della catena di fornitura, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione del cliente.

L’uso dell’intelligenza artificiale nei trasporti è davvero notevole, poiché può fare previsioni sia a breve che a lungo termine. Nelle previsioni a breve termine, può confrontare l'offerta con la domanda garantendoti allo stesso tempo di avere solo gli elementi essenziali nel tuo magazzino. A lungo termine, prevede le tendenze e identifica le esigenze stagionali.

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Cura intelligente del conducente

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la cura e la sicurezza del conducente attraverso sistemi intelligenti che monitorano il comportamento del conducente e le condizioni stradali. Sfruttando il riconoscimento delle emozioni, la visione artificiale, i sensori IoT intelligenti e l’intelligenza artificiale nei trasporti, i veicoli moderni possono identificare il comportamento dei conducenti che potrebbe comportare rischi per il traffico. L’intelligenza artificiale può discernere se le condizioni di un conducente sono potenzialmente pericolose analizzando fattori quali temperatura corporea, affaticamento, sonnolenza, movimento degli occhi, posizione della testa, comportamento di guida e tempo. In risposta, il sistema di intelligenza artificiale può adottare misure preventive, come l’arresto del veicolo o il passaggio alla modalità di guida autonoma.

I sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare potenziali pericoli, fornire avvisi in tempo reale ai conducenti e, in alcuni casi, intraprendere azioni correttive per prevenire incidenti. Ciò non solo migliora la sicurezza di conducenti e passeggeri, ma contribuisce anche a ridurre i costi assicurativi e a mitigare il rischio di incidenti causati da errori umani.

Il governo del Regno Unito ha identificato la fatica come una delle ragioni principali per cui il comportamento del conducente causa incidenti.

Esempi reali di intelligenza artificiale nei trasporti

L’intelligenza artificiale rende l’industria automobilistica più avanzata, automatizzata ed efficiente. Questo è il motivo per cui molte grandi imprese e persino startup emergenti utilizzano sempre più l’intelligenza artificiale nei trasporti. Di seguito sono riportati alcuni dei principali esempi di intelligenza artificiale nei trasporti.

Tesla

Tesla sfrutta l'intelligenza artificiale per abilitare funzionalità di guida autonoma nella sua gamma di veicoli. Questo colosso automobilistico utilizza il potenziale dell'intelligenza artificiale per rilevare il comportamento del conducente, come il livello di stanchezza e sonnolenza, prevenendo il verificarsi di possibili incidenti sulle strade.

BMW

BMW utilizza oltre 400 applicazioni IA nei suoi processi operativi. Alcuni degli ultimi modelli del marchio sono dotati di assistenti personali basati sull'intelligenza artificiale, che migliorano la comodità e la sicurezza dei conducenti eseguendo una moltitudine di attività a seconda delle preferenze e del comportamento del conducente.

Hitachi

Hitachi, leader del settore, è rinomata per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei trasporti. L'azienda è ben nota per il suo software avanzato di manutenzione predittiva della flotta. Sfruttando la potenza dell’IoT e dell’intelligenza artificiale, Hitachi analizza vaste quantità di dati, offrendo un monitoraggio completo della flotta e garantendo la longevità delle risorse della flotta.

Waymo

Precedentemente noto come progetto di auto a guida autonoma di Google e ora operante come azienda tecnologica di guida autonoma, Waymo sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale per abilitare funzionalità di guida autonoma nella sua flotta di furgoni per le consegne, taxi e autotreni.

Audi

Audi utilizza l'intelligenza artificiale e la visione artificiale per ispezionare le lamiere dei veicoli. Queste tecnologie di nuova generazione sono in grado di rilevare anche le più piccole crepe nella fase di produzione, consentendo all’azienda di eliminare le parti difettose nei prodotti finiti.

Qual è il futuro dell’intelligenza artificiale nei trasporti?

Sebbene l’intelligenza artificiale abbia già fatto passi da gigante nella trasformazione del panorama dei trasporti, sta ancora iniziando a scalfire la superficie delle sue capacità. Guardando al futuro, il ruolo rivoluzionario dell’intelligenza artificiale nei trasporti è destinato a evolversi in modo significativo, radicandosi sempre più profondamente nel settore e assumendo responsabilità sempre più complesse.

Oltre all’automazione e alla riduzione degli errori, si prevede che l’intelligenza artificiale diventerà abile nel prevedere le tendenze future, inaugurando una nuova era di processi decisionali proattivi. Il futuro dell’intelligenza artificiale nei trasporti racchiude un immenso potenziale per ridefinire il modo in cui trasportiamo merci e passeggeri da un luogo all’altro.

Inoltre, si prevede che la sicurezza stradale raggiungerà nuovi traguardi man mano che ci avvicineremo alla realizzazione del sogno di veicoli completamente autonomi. Secondo la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), esistono sei livelli di autonomia di guida, come mostrato nell'immagine seguente.

Oggi, la maggior parte dei veicoli guidati dall’intelligenza artificiale rientrano nei livelli da 1 a 3. Nei prossimi anni o dieci anni raggiungeremo la piena autonomia, dove il conducente potrà rinunciare a tutto il controllo di guida e godersi il viaggio come un passeggero.

Oltre ai veicoli senza conducente, i sistemi di gestione del traffico basati sull’intelligenza artificiale sono destinati a ottimizzare la mobilità urbana, riducendo la congestione del traffico e migliorando l’efficienza delle reti di trasporto. Dagli ulteriori progressi nei veicoli autonomi all’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’analisi predittiva per la pianificazione delle infrastrutture, il viaggio da percorrere promette una continua esplorazione del potenziale dell’intelligenza artificiale per rivoluzionare ogni aspetto del settore dei trasporti.

Con l’avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci di assistere a un ruolo sempre più evolutivo dell’intelligenza artificiale nei trasporti, ridefinendo il futuro dell’industria.

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Domande frequenti

D. In che modo l'intelligenza artificiale migliora la sicurezza e la protezione nei trasporti?

R. L’intelligenza artificiale migliora la sicurezza e la protezione nei trasporti in diversi modi:

• In primo luogo, utilizza algoritmi avanzati per identificare rapidamente potenziali minacce, migliorando le misure di sicurezza generali e le capacità di sorveglianza.
• In secondo luogo, l’intelligenza artificiale contribuisce alla sicurezza ambientale riducendo le emissioni e ottimizzando i percorsi per l’efficienza del carburante.
• Infine, l’intelligenza artificiale semplifica i processi di riscossione delle tariffe, utilizzando algoritmi avanzati per rilevare e prevenire attività fraudolente.

Collettivamente, le applicazioni di intelligenza artificiale creano un ambiente di trasporto robusto e sicuro, affrontando sia i problemi di sicurezza che le considerazioni ambientali.

D. Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nei trasporti?

R. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei trasporti è un processo sfaccettato che prevede la raccolta e la preelaborazione di dati diversi, l’addestramento di modelli di apprendimento automatico e lo sviluppo di algoritmi. Integrata con sensori e dispositivi IoT, l'intelligenza artificiale esegue analisi in tempo reale, prende decisioni autonome e perfeziona continuamente le proprie prestazioni attraverso cicli di feedback. Questo processo dinamico migliora la sicurezza, ottimizza il traffico, consente veicoli autonomi e migliora l’efficienza complessiva dei trasporti.

D. In che modo l'intelligenza artificiale influirà sui trasporti?

R. L’impatto dell’intelligenza artificiale sui trasporti è profondo e inaugura un’era di progressi senza precedenti. Attraverso sofisticati algoritmi e apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale consente ai veicoli di navigare in sicurezza, rilevare ostacoli, rispettare le regole del traffico e prendere le giuste decisioni. Questa capacità di trasformazione riduce significativamente la necessità di un intervento umano costante, contribuendo a sistemi di trasporto più efficienti, sicuri e intelligenti. Dai veicoli autonomi su strada alla gestione del traffico basata sull’intelligenza artificiale, l’influenza dell’intelligenza artificiale promette di ridefinire il modo in cui ci muoviamo e interagiamo con l’ecosistema dei trasporti.