الذكاء الاصطناعي في النقل: إعادة تعريف أنظمة المترو

تعد أنظمة المترو القلب النابض للنقل العام في المدن، حيث تنقل ملايين الركاب يومياً. وتشهد مدن مثل نيويورك وطوكيو أكثر من 3 ملايين و6 ملايين راكب يومياً على التوالي. ومع توسع المدن، أصبح جعل أنظمة المترو أكثر كفاءة وأماناً وراحة للركاب أمراً حيوياً.

هنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي يُحدث تحولاً في كل شيء بدءاً من شراء التذاكر وصولاً إلى صيانة القطارات. في هذا المقال، سنقوم بجولة عبر نظام المترو لنرى كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي كل خطوة في الرحلة، ونكشف تقنيات الذكاء الاصطناعي الخفية التي تحافظ على سير العمل بسلاسة.

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي في النقل العام يبدأ من تحصيل الأجرة#

عادةً، تبدأ الرحلة في المترو بالوقوف في طابور، وشراء تذكرة، والمرور عبر البوابات. يعمل الذكاء الاصطناعي بنشاط على تبسيط هذه العملية، مما يجعلها أسرع وأكثر ملاءمة للركاب. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنية التعرف على الوجه في أنظمة تذاكر المترو. ففي المدن المزدحمة، يمكن للركاب الوصول إلى الخدمات دون الحاجة إلى تذاكر مادية أو بطاقات ذكية. بدلاً من ذلك، يتم مسح وجوههم عند نقاط الدخول، مما يسمح بمرور سلس. وفي عام 2019، قدمت بكين نظام التعرف على الوجه للتعامل مع الازدحام وتقليل الطوابير الطويلة خلال ساعات الذروة.

الشكل 1. نظام التعرف على الوجه في مترو شنجن، الصين.

إن التكامل السلس للذكاء الاصطناعي يجعل التنقل اليومي أسهل ويفيد ملايين الركاب كل يوم. لا تعمل أنظمة التذاكر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة الركاب فحسب، بل تعزز الأمان أيضاً. فمن خلال تحليل بيانات الوجه، يضمن النظام أن الركاب المصرح لهم فقط هم من يدخلون المحطة. يمكن للذكاء الاصطناعي التحقق بسرعة من الهويات، ومنع الوصول غير المصرح به، واكتشاف التهديدات المحتملة. كما يمكنه تسريع عملية الدخول، وتعزيز الأمان، وتقليل التهرب من دفع الأجرة.

Link to this sectionالتنقل عبر خطوط المترو بمساعدة الذكاء الاصطناعي#

بعد دخول المترو، قد يكون العثور على طريقك داخل المحطة محيراً، خاصة في ساعات الذروة. يمكن لأنظمة الملاحة القائمة على الذكاء الاصطناعي تسهيل التنقل داخل المترو من خلال تقديم توجيه فوري للركاب. تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من مصادر مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأجهزة الاستشعار والكاميرات للعثور على أفضل المسارات وتقديم توجيهات دقيقة ومحدثة. يمكن للركاب استخدام تطبيقات الهاتف المحمول، المشابهة لخرائط جوجل، للحصول على توجيهات خطوة بخطوة داخل المحطة لتحديد مواقع الأرصفة والمخارج والمرافق بسرعة. يمكن للملاحة القائمة على الذكاء الاصطناعي توفير الوقت وتقليل التوتر.

وبخلاف الملاحة، يمكن استخدام البيانات الواردة من الكاميرات والرؤية الحاسوبية في المترو لمراقبة كثافة الحشود في الوقت الفعلي. يمكن للكاميرات الموجودة في جميع أنحاء المحطة عد الركاب في مناطق محددة لاكتشاف الاختناقات المحتملة والمواقع المزدحمة. تساعد هذه الرؤى سلطات النقل على اتخاذ تدابير استباقية، مثل تعديل تردد القطارات أو إرسال الموظفين لإدارة الحشود. في الواقع، تم استخدام الذكاء الاصطناعي تجريبياً في دبي لتقليل الازدحام بنسبة 40% إلى 60% وتقليل أوقات الانتظار إلى 30 دقيقة خلال أوقات الذروة والفعاليات العامة.

الشكل 2. عد الأشخاص في مترو باستخدام كشف الكائنات.

Link to this sectionالصعود وركوب المترو المدعوم بالذكاء الاصطناعي#

بينما يصعد الركاب إلى القطار، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة سفرهم بطرق متنوعة. دعونا نفهم بعض هذه التطبيقات:

• دعم سهولة الوصول: يمكن لتقنيات الرؤية الحاسوبية، مثل كشف الكائنات، تحديد مستخدمي الكراسي المتحركة وتوجيههم إلى القسم الأكثر سهولة في الوصول إليه في القطار. كما يمكن تعديل عملية إغلاق الأبواب لمنح هؤلاء الركاب وقتاً إضافياً للصعود بأمان.
• الإعلانات والإعلانات المخصصة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص إعلانات الركاب والإعلانات التجارية بناءً على من يتواجد في القطار وفي أي وقت.
• فحص القطار الفارغ: في المحطة الأخيرة من شبكة المترو، يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لإجراء "فحص القطار الفارغ" للتأكد من عدم ترك أي ركاب على متن القطار.
• إدارة الأمتعة المتروكة: في حالة ترك أي أمتعة، يمكن للرؤية الحاسوبية اكتشافها وعرض العناصر على شاشات المحطة. يمكن للركاب بعد ذلك استعادة أغراضهم بسهولة.

يمكن أيضاً تشغيل قطارات المترو نفسها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن للقطارات ذاتية القيادة العمل بأمان دون طاقم بشري. تستخدم هذه القطارات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خوارزميات متقدمة لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي، وأجهزة استشعار لاكتشاف العوائق والعمل بأمان. تعمل قطارات المترو التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على تقليل تكاليف التوظيف، وتوفير مرونة أكبر لنقل المزيد من الركاب بجودة خدمة أفضل، ويمكن أن تكون أكثر التزاماً بالمواعيد، وتحسين التسارع والكبح لتقليل استهلاك الطاقة. على سبيل المثال، يعد مشروع سكة حديد هونولولو أول نظام ذاتي القيادة بالكامل في الولايات المتحدة. ومن المتوقع أن يقلل النظام من الازدحام المروري والانبعاثات من خلال القضاء على حوالي 40,000 رحلة بالسيارة يومياً.

الشكل 3. مترو بدون سائق في ميلانو، إيطاليا.

Link to this sectionاستخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة الركاب الذين يغادرون محطة المترو#

تعد مراقبة عدد الأشخاص الذين يغادرون من محطات مختلفة أمراً ضرورياً أيضاً لإدارة تدفق المترو بكفاءة. تلعب نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل Ultralytics YOLOv8، دوراً رئيسياً في هذه العملية. يدعم YOLOv8 أيضاً تتبع الكائنات ويمكن استخدامه لتحديد وتتبع كائنات متعددة في الوقت الفعلي، مما يجعله مثالياً لأنظمة المترو المزدحمة. من خلال تحليل بث الفيديو من الكاميرات الموضوعة في جميع أنحاء المحطات، يمكن لـ YOLOv8 عد الركاب المغادرين، وتتبع تحركاتهم، واكتشاف أنماط الازدحام.

بعيداً عن بوابات خروج المترو، يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في حلول الاتصال بالميل الأخير. يمكن لمحطات مشاركة الدراجات، وخدمات النقل، وخدمات النقل المكوكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تسهيل مغادرة الركاب للمحطة. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب وتوقيت توفر هذه الخدمات. يمكن لهذه التقنية أيضاً اقتراح أفضل المسارات ووسائل النقل بناءً على ظروف حركة المرور الحالية والتفضيلات الفردية. ونتيجة لذلك، يمكن للركاب الوصول بسرعة إلى خيارات النقل الأنسب عند خروجهم من المحطة، مما يقلل من أوقات الانتظار ويجعل رحلتهم أكثر ملاءمة.

Link to this sectionالذكاء الاصطناعي خلف الكواليس: صيانة مسارات المترو#

كركاب، غالباً ما نتجاهل العمليات المعقدة التي تحدث خلف رحلات المترو الخاصة بنا. يعد الذكاء الاصطناعي أمراً حيوياً خلف الكواليس، خاصة في فحص المسارات وصيانتها. تستعرض أنظمة مثل بوابة فحص عربات السكك الحديدية (RIP) من Duos Technologies هذا النهج المدفوع بالذكاء الاصطناعي. باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تلتقط بوابة RIP وتحلل صوراً بزاوية 360 درجة لكل عربة قطار في ثوانٍ، حتى عند سرعات تتجاوز 125 ميلاً في الساعة. تكتشف أنظمة الذكاء الاصطناعي المعتمدة على الحافة المشكلات وتنبيه موظفي السكك الحديدية بمشاكل الصيانة في غضون 60 ثانية. المراقبة المستمرة تجعل من الممكن تحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها بسرعة.

تعد إدارة الطاقة وتحسينها من التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي في المترو التي ليست معروفة بشكل شائع. على سبيل المثال، يستخدم مترو مدريد نظاماً قائماً على الذكاء الاصطناعي لتقليل تكاليف الطاقة للتهوية بنسبة 25% وخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بمقدار 1,800 طن سنوياً. يقوم النظام بتشغيل 891 مروحة تهوية تستهلك ما يصل إلى 80 جيجاوات في الساعة من الطاقة سنوياً، ويستخدم خوارزمية تحسين مستوحاة من سلوك البحث عن الطعام لمستعمرات النحل. تحلل هذه الخوارزمية كميات هائلة من البيانات، مع مراعاة عوامل مثل درجة حرارة الهواء، وهندسة المحطة، وتردد القطارات، وحمولة الركاب، وأسعار الكهرباء. ويستخدم كلاً من البيانات التاريخية والمحاكاة للتنبؤ وتحقيق أفضل توازن لكل محطة، مع التحسن بمرور الوقت من خلال التعلم الآلي.

الشكل 4. نظام التهوية القائم على الذكاء الاصطناعي في مترو مدريد.

Link to this sectionإيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في النقل العام#

لقد جلب دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو العديد من الفوائد. على سبيل المثال، فهو يحسن الكفاءة من خلال مساعدة أنظمة المترو على الالتزام بالجداول الزمنية، وتقليل التأخير، وتحسين العمليات من أجل خدمات أكثر سلاسة. كما تزداد السلامة من خلال المراقبة المستمرة، وتساعد الصيانة التنبؤية في منع الحوادث والأعطال.

ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو يأتي مع تحديات، مثل:

• مخاوف خصوصية البيانات: يثير جمع واستخدام بيانات الركاب مخاوف كبيرة تتعلق بالخصوصية التي يجب إدارتها بعناية لحماية حقوق الخصوصية الفردية.
• التكامل مع البنية التحتية الحالية: قد يكون دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في بنية المترو التحتية الحالية معقداً ويتطلب تعديلات.
• تكاليف التنفيذ العالية: يمكن أن تكون التكاليف الأولية لـ تنفيذ تقنية الذكاء الاصطناعي مرتفعة، مما قد يشكل عائقاً أمام بعض أنظمة المترو.
• الحاجة إلى محترفين مهرة: يتطلب التنفيذ الناجح وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي محترفين ذوي مهارات عالية، ويمكن أن يشكل هذا تحدياً في الموارد.

على الرغم من هذه التحديات، تجعل الفوائد من الذكاء الاصطناعي قوة تحويلية في أنظمة النقل الحضري الحديثة مثل المترو. توضح إمكانية زيادة الكفاءة وتعزيز السلامة وتحسين تجربة الركاب سبب عمل مجتمع الذكاء الاصطناعي بنشاط للتغلب على هذه العقبات لتحقيق مزايا الذكاء الاصطناعي بالكامل. لذا، في المرة القادمة التي تستقل فيها المترو، ترقب ابتكارات الذكاء الاصطناعي التي أصبحت جزءاً من رحلتك.

Link to this sectionمستقبل الذكاء الاصطناعي في النقل#

من دخول المحطة إلى التنقل وركوب المترو والخروج منه، يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولاً في الرحلة بأكملها. إنه يحسن العمليات، ويعزز السلامة، ويقدم تجربة ركاب سلسة. من خلال تحسين صيانة المسارات وإدارة الطاقة، يضمن الذكاء الاصطناعي أنظمة مترو فعالة وفعالة من حيث التكلفة. على الرغم من تحديات مثل تكاليف التنفيذ ومخاوف خصوصية البيانات، فإن فوائد الذكاء الاصطناعي في أنظمة النقل الحضري مثل المترو لا يمكن إنكارها. مع استمرار نمو المدن، سيلعب الذكاء الاصطناعي دوراً حيوياً متزايداً في جعل السفر بالمترو أكثر ذكاءً وأماناً وكفاءة.

ابق على تواصل مع مجتمعنا لمواصلة التعلم حول الذكاء الاصطناعي! تفقد مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف كيف يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الزراعة والتصنيع. 🚀