بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
تُعد أنظمة المترو قلب وسائل النقل العام في المدينة، حيث تنقل ملايين الركاب يوميًا. تشهد مدن مثل نيويورك و طوكيو أكثر من 3 ملايين و 6 ملايين راكب مترو يوميًا على التوالي. مع نمو المدن، يصبح جعل أنظمة المترو أكثر كفاءة وأمانًا ومتعة للركاب أمرًا حيويًا.
هذا هو المكان الذي يتدخل فيه الذكاء الاصطناعي (AI)، ليغير كل شيء بدءًا من شراء التذاكر وحتى صيانة القطارات. في هذه المقالة، سنقوم بجولة في نظام مترو، ونرى كيف يحسن الذكاء الاصطناعي كل خطوة من الرحلة وتقنيات الذكاء الاصطناعي الخفية التي تحافظ على سير كل شيء بسلاسة.
يبدأ الذكاء الاصطناعي في وسائل النقل العام من تحصيل الأجرة
عادةً، تبدأ الرحلة في المترو بالوقوف في الطابور وشراء تذكرة والمرور عبر البوابات الدوارة. يعمل الذكاء الاصطناعي بنشاط على تبسيط ذلك، مما يجعله أسرع وأكثر ملاءمة للركاب. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنية التعرف على الوجه في أنظمة تذاكر المترو. في المدن المزدحمة، يمكن للركاب الوصول إلى الخدمات دون تذاكر فعلية أو بطاقات ذكية. بدلاً من ذلك، يتم فحص وجوههم عند نقاط الدخول، مما يسمح بالوصول السلس. في عام 2019، قدمت بكين نظام التعرف على الوجه للتعامل مع الاكتظاظ وتقليل الطوابير الطويلة خلال ساعات الذروة.
الشكل 1. نظام التعرف على الوجوه في مترو Shenzhen، الصين.
إن التكامل السلس للذكاء الاصطناعي يجعل التنقلات اليومية أسهل ويفيد الملايين من الركاب كل يوم. لا تعمل أنظمة التذاكر المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة الركاب فحسب، بل تعزز أيضًا الأمان. من خلال تحليل بيانات الوجه، يضمن النظام دخول الركاب المصرح لهم فقط إلى المحطة. يمكن للذكاء الاصطناعي التحقق بسرعة من الهويات وإيقاف الوصول غير المصرح به واكتشاف التهديدات المحتملة. يمكنه تسريع عملية الدخول وتعزيز الأمن وتقليل التهرب من الأجرة.
التنقل في خطوط المترو بمساعدة الذكاء الاصطناعي
بعد دخول مترو الأنفاق، قد يكون العثور على طريقك في المحطة أمراً مربكاً، خاصةً خلال ساعات الذروة. يمكن لأنظمة الملاحة القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تجعل التنقل عبر المترو أسهل من خلال تقديم إرشادات للركاب في الوقت الفعلي. وتستخدم هذه الأنظمة خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من مصادر مثل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وأجهزة الاستشعار والكاميرات للعثور على أفضل الطرق وتوفير اتجاهات دقيقة ومُحدَّثة. يمكن للركاب استخدام تطبيقات الهاتف المحمول، على غرار خرائط Google لتلقي التوجيهات خطوة بخطوة داخل المحطة لتحديد موقع الأرصفة والمخارج والمرافق بسرعة. يمكن أن يوفر التنقل المستند إلى الذكاء الاصطناعي الوقت ويقلل من التوتر.
بالإضافة إلى الملاحة، يمكن استخدام البيانات من الكاميرات و الرؤية الحاسوبية في المترو لمراقبة كثافة الحشود في الوقت الفعلي. يمكن للكاميرات الموجودة في جميع أنحاء المحطة عد الركاب في مناطق معينة لتحديد الاختناقات المحتملة والمناطق المزدحمة. تساعد هذه الرؤى سلطات النقل على اتخاذ تدابير استباقية، مثل تعديل ترددات القطارات أو إرسال الموظفين لإدارة الحشود. في الواقع، تم استخدام الذكاء الاصطناعي تجريبيًا في دبي لتقليل الازدحام بنسبة 40% إلى 60% وتقليل أوقات الانتظار إلى 30 دقيقة خلال ساعات الذروة والمناسبات العامة.
الشكل 2. عد الأشخاص في مترو الأنفاق باستخدام اكتشاف الكائنات.
الصعود إلى المترو الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي وركوبه
عندما يصعد الركاب إلى القطار، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة سفرهم بطرق مختلفة. دعونا نفهم بعض هذه التطبيقات:
دعم إمكانية الوصول: يمكن لتقنيات رؤية الكمبيوتر، مثل اكتشاف الأجسام، تحديد مستخدمي الكراسي المتحركة وتوجيههم إلى القسم الأكثر سهولة في الوصول إليه من القطار. يمكن أيضًا تعديل عملية إغلاق الباب للسماح لهؤلاء الركاب بوقت إضافي للصعود بأمان.
إعلانات مخصصة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص إعلانات الركاب بناءً على من هو موجود في القطار وفي أي وقت.
التحقق من القطار الفارغ: في المحطة الأخيرة من شبكة المترو، يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لإجراء “التحقق من القطار الفارغ” للتأكد من عدم ترك أي ركاب على متنه.
إدارة الأمتعة المتروكة: إذا تم التخلي عن أي أمتعة متروكة، يمكن للرؤية الحاسوبية detect وعرض الأغراض على شاشات المنصة. يمكن للركاب بعد ذلك استرداد أغراضهم بسهولة.
يمكن أيضاً أن تعمل قطارات المترو نفسها بالذكاء الاصطناعي. يمكن للقطارات ذاتية التشغيل بالكامل أن تعمل بأمان بدون أفراد الطاقم البشري. وتستخدم هذه القطارات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي خوارزميات متقدمة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي وأجهزة استشعار detect العقبات والعمل بأمان. وتقلل قطارات المترو التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من تكاليف الموظفين، وتوفر مرونة أكبر لنقل المزيد من الركاب بجودة خدمة أفضل، ويمكن أن تكون أكثر ثباتاً في الوقت المحدد، وتحسّن التسارع والكبح لتقليل استهلاك الطاقة. على سبيل المثال، يعد مشروع قطار هونولولو للنقل بالسكك الحديدية أول نظام ذاتي القيادة بالكامل في الولايات المتحدة. ومن المتوقع أن يقلل هذا النظام من الازدحام المروري والانبعاثات عن طريق التخلص من حوالي 40,000 رحلة بالسيارة يومياً.
استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة الركاب الخارجين من محطة المترو
من الضروري أيضاً مراقبة عدد الأشخاص الذين يخرجون من المحطات المختلفة لإدارة تدفق المترو بكفاءة. نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل Ultralytics YOLOv8دوراً رئيسياً في هذه العملية. كما يدعم YOLOv8 أيضاً تتبع الأجسام ويمكن استخدامه لتحديد وتتبع أجسام متعددة في الوقت الفعلي، مما يجعله مثالياً لأنظمة المترو المزدحمة. من خلال تحليل موجزات الفيديو من الكاميرات الموضوعة في جميع أنحاء المحطات، يمكن لـ YOLOv8 إحصاء عدد الركاب الخارجين track تحركاتهم وتحديد أنماط الازدحام.
بالإضافة إلى بوابات الخروج من المترو، يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في حلول الاتصال بالميل الأخير. يمكن لمحطات مشاركة الدراجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، وخدمات نقل الركاب، وخدمات النقل المكوكية أن تسهل على الركاب مغادرة المحطة. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب وموعد توفر هذه الخدمات. يمكن لهذه التقنية أيضًا اقتراح أفضل الطرق ووسائل النقل بناءً على ظروف المرور الحالية والتفضيلات الفردية. نتيجة لذلك، يمكن للركاب الوصول بسرعة إلى خيارات النقل الأنسب عند خروجهم من المحطة، مما يقلل أوقات الانتظار ويجعل رحلتهم أكثر ملاءمة.
الذكاء الاصطناعي وراء الكواليس: صيانة مسارات المترو
كمسافرين، غالباً ما نغفل كمسافرين عن العمليات المعقدة التي تحدث خلف رحلات المترو. فالذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية خلف الكواليس، خاصةً في فحص وصيانة track . تُظهِر أنظمة مثل بوابة فحص عربات السكك الحديدية (RIP) من Duos Technologies هذا النهج القائم على الذكاء الاصطناعي. فباستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تلتقط بوابة فحص عربات القطارات (RIP) صوراً بزاوية 360 درجة لكل عربة قطار وتحللها في ثوانٍ، حتى عند سرعات تزيد عن 125 ميلاً في الساعة. detect أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على الحافة هذه المشاكل وتنبه موظفي السكك الحديدية بمشاكل الصيانة في غضون 60 ثانية. تتيح المراقبة المستمرة إمكانية تحديد المشكلات المحتملة ومعالجتها بسرعة.
تعد إدارة الطاقة وتحسينها من التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي في المترو والتي لا يعرفها الكثير من الناس. على سبيل المثال، تستخدم Metro de Madrid نظامًا قائمًا على الذكاء الاصطناعي لتقليل تكاليف الطاقة للتهوية بنسبة 25٪ وخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بمقدار 1800 طن سنويًا. يقوم النظام، الذي يشغل 891 مروحة تهوية تستهلك ما يصل إلى 80 جيجاوات في الساعة من الطاقة سنويًا، باستخدام 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 وتواتر القطارات وحمولة الركاب وأسعار الكهرباء. وهي تستخدم كلاً من البيانات التاريخية والمحاكاة للتنبؤ وتحقيق أفضل توازن لكل محطة، والتحسين بمرور الوقت من خلال تعلم الآلة.
الشكل 5. نظام تهوية مترو مدريد القائم على الذكاء الاصطناعي.
إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي في النقل العام
لقد جلب دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو فوائد عديدة. على سبيل المثال، فإنه يحسن الكفاءة من خلال مساعدة أنظمة المترو على الالتزام بالجداول الزمنية وتقليل التأخير وتحسين العمليات لتقديم خدمات أكثر سلاسة. كما تزداد السلامة من خلال المراقبة المستمرة، وتساعد الصيانة التنبؤية على منع الحوادث والأعطال.
ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو يأتي مع تحديات، مثل:
مخاوف بشأن خصوصية البيانات: يثير جمع واستخدام بيانات الركاب مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية يجب إدارتها بعناية لحماية حقوق الخصوصية الفردية.
التكامل مع البنية التحتية الحالية: قد يكون دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في البنية التحتية الحالية للمترو أمرًا معقدًا ويتطلب تعديلات.
تكاليف تنفيذ عالية: يمكن أن تكون التكاليف الأولية لـ تنفيذ تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي عالية، مما قد يكون عائقًا أمام بعض أنظمة المترو.
الحاجة إلى مهنيين ماهرين: يتطلب التنفيذ الناجح لأنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها متخصصين ذوي مهارات عالية، وقد يمثل ذلك تحديًا في الموارد.
على الرغم من هذه التحديات، فإن الفوائد تجعل الذكاء الاصطناعي قوة تحويلية في أنظمة النقل الحضري الحديثة مثل المترو. إن إمكانية زيادة الكفاءة وتعزيز السلامة وتحسين تجارب الركاب تفسر سبب عمل مجتمع الذكاء الاصطناعي بنشاط للتغلب على هذه العقبات لتحقيق المزايا التي يوفرها الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. لذلك، في المرة القادمة التي تركب فيها المترو، ترقب ابتكارات الذكاء الاصطناعي التي تعد جزءًا من رحلتك.
مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال النقل
بدءاً من دخول المحطة وحتى التنقل في المترو وركوبه والخروج منه، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الرحلة بأكملها. فهو يحسِّن العمليات ويعزز السلامة ويوفر تجربة سلسة للركاب. ومن خلال تحسين صيانة track وإدارة الطاقة، يضمن الذكاء الاصطناعي كفاءة أنظمة المترو وفعاليتها من حيث التكلفة. على الرغم من التحديات مثل تكاليف التنفيذ والمخاوف المتعلقة بخصوصية البيانات، لا يمكن إنكار فوائد الذكاء الاصطناعي في أنظمة النقل الحضري مثل المترو. فمع استمرار نمو المدن، سيؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً حيوياً متزايداً في جعل السفر بالمترو أكثر ذكاءً وأماناً وكفاءة.
ابق على اتصال بـ مجتمعنا لمواصلة التعلم عن الذكاء الاصطناعي! تحقق من مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف كيف يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الزراعة و التصنيع. 🚀
