Mākslīgais intelekts kravas transporta nozarē

Pat ja par transporta un loģistikas aktualitātēm īpaši neinteresējaties, jūs, visticamāk, tāpat esat dzirdējis, kādas problēmas nodarbina pārvadātājus: ekoloģiskās prasības kļūst arvien stingrākas, kravu apjomi pieaug, dramatiski trūkst kravas auto vadītāju.

Pēdējos gados atbilžu meklēšanā uz šiem un citiem jautājumiem arvien vairāk iesaistās ne tikai šīs jomas stratēģi, bet arī mākslīgais intelekts.

Nav daudz universālu recepšu

Tirgus analītiķi prognozē, ka turpmākajos 20 gados pārvadājumu apjomam Eiropā vien vajadzētu pieaugt vēl par 40%. Tiesa, to izdarīt Vecā kontinenta valstīs ar strauji novecojošiem iedzīvotājiem un augošām cerībām uz ērtu dzīvi ir ļoti grūti.

Lai īsākā laikā transportētu vairāk kravu, pārvadātāji ir spiesti vienlaikus risināt vairākus tehniskus jautājumus un meklēt sarežģītus kompromisus. Universālu un simtprocentīgi efektīvu recepšu nav daudz, un uzņēmumi, kas nosaka tendences kravas transporta pasaulē, darbības optimizāciju un mākslīgā intelekta izmantošanu uzskata par pavisam reālu tuvākās nākotnes sastāvdaļu: kravas auto digitalizācija, intuitīva vadība un dažādu ikdienas procedūru automatizācija. Tāpat ar laiku programmatūras atjauninājumi būs pieejami tikai attālināti, kas ļaus lieku reiz nebraukt uz servisa centru.

Piemēram, pazīstamais kravas auto zīmols Scania ir pievienojies Zviedrijas nacionālajam lietišķā mākslīgā intelekta tīklam AI Sweden. Tas ir profesionāļu tīkls, ko veido vairāk nekā 100 partneri, kuri pārstāv privātos uzņēmumus, publisko sektoru, akadēmisko sabiedrību un dažādus pētniecības institūtus. Šī kustība ievērojami paātrinās mākslīgā intelekta tehnoloģiju ieviešanu – no autonomo transportlīdzekļu izstrādes līdz datos balstītai apkopes plānošanai.

"Tā kā daudzas organizācijas saskaras ar vieniem un tiem pašiem izaicinājumiem, ir jāveicina sadarbība saistībā ar mākslīgā intelekta platformām, mākslīgā intelekta sistēmu risinājumiem un uz datiem balstītu sistēmu izstrādes procesiem," saka Daniels Jilblāds, AI Sweden Zinātniskās vīzijas centra direktors.

Jau tiek lietots praksē

Pirms kāda laika Anglijas pilsētā Bostonā esošā Scania servisa speciālistiem bija iespēja redzēt, kā realitātē izpaužas šīs kompānijas sadarbība ar AI Sweden. Kāda uzņēmuma vadītājs, kura autoparkā ir jaunā Scania S 650, pamanīja neparasti lielas motora brīvgaitas apgriezienu svārstības. Ar parasto Scania diagnostikas un programmēšanas rīku kļūdu nekādi neizdevās novērst.

Tas bija brīdis, kad tika nolemts iesaistīt universālo meklētājprogrammu un jaunāko mākslīgā intelekta tehnoloģiju. Tika izmantota pagaidu risinājumu bibliotēka, kurā tiek apkopota informācija par Scania remonta metodēm (gadā šeit nonāk aptuveni 10 000 tehnisku kļūdu), un tā piedāvāja veikt konkrētu programmatūras atjauninājumu – un problēma tika novērsta.

"Jaunās paaudzes kravas auto ir tik daudz elektronisko vadības bloku un sensoru, ka blakus saviem priekštečiem tie izskatās kā citplanētieši.

Mūsdienās kravas mašīnas ir 100 reizes labākas nekā pirms pāris desmitgadēm

, taču tagad daudz laika prasa diagnostika un programmatūras uzraudzība. Problēmas noskaidrošana var aizņemt gan divas stundas, gan divas dienas, gan divas nedēļas. No mūsu speciālistiem tiek prasīts strādāt aizvien ātrāk un ātrāk. Iespēja zibenīgi piekļūt tehniskajai informācijai un speciālistu piedāvātiem nestandarta ieteikumiem, kas uzkrāti visās Scania platformās, ļauj radikāli samazināt problēmu novēršanas laiku. Jaunā tehnoloģija ir nozīmīgs izrāviens," stāsta Ārons Makgrats, Scania tehniskais direktors Lielbritānijā.

Nākotnē visus atjauninājumus varēs instalēt attālināti, tātad nevajadzēs lieku reizi braukt uz servisa centru. Iespējams, ka tas vismaz daļēji atvieglos problēmas, kas saistītas ar autovadītāju trūkumu.

Starp citu, darbaroku trūkuma problēma nereti transporta uzņēmumiem liek meklēt dažādus kompromisus un pat pazemināt prasību latiņu potenciālajiem darbiniekiem. Tāpēc loģistikā nonāk arvien vairāk šoferu, kuru datorprasmju līmenis nav īpaši augsts. Šajā gadījumā situāciju glābj tas, ka viedās mašīnas var pārņemt vadītāja pienākumus un uzraudzīt atsevišķas sistēmas: elektronika visu nepieciešamo pati reģistrē un nodod attiecīgajām transporta uzņēmuma struktūrām.

Autonomijas ēras sākums

Tomēr, iespējams, lielākās cerības saistībā ar mākslīgo intelektu ir autovadītāja funkciju pārņemšana. Ir skaidrs, ka transporta un loģistikas pasaulē vājais posms ir cilvēks: viņš nogurst, vairs nespēj pietiekami koncentrēties pat īsā braucienā, neadekvāti novērtē satiksmes apstākļus, pieļauj kļūdas, varbūt vienkārši nevar lepoties ar labu redzi un gana ātru reakciju. Tieši šādas lietas izraisa lielāko daļu satiksmes negadījumu.

Jāteic gan, ka pēdējā laikā entuziasms par pašbraucošiem auto ir nedaudz apsīcis, un mašīnu autonomija joprojām ir ierobežota. Lai gan jaunās paaudzes mašīnās pusautonomo funkciju ir manāmi vairāk un tās darbojas arvien labāk, uz arvien tālāku un tālāku nākotni tiek atlikts tas brīdis, kad pilnībā pašbraucoši spēkrati varēs piedalīties ikdienas satiksmē.

Joprojām pastāv problēmas ar kiberdrošību, personas datu aizsardzību, infrastruktūru un starptautiski vienotu tiesisko regulējumu. Turklāt mašīnas, kas tiek sauktas par pašbraucošo tehnoloģiju labākajiem paraugiem, mēdz pieļaut kļūdas ar traģiskām sekām. Pat Tesla, kas tiek uzskatīta par visprogresīvāko zīmolu šajā jomā, pēdējos gados ir reģistrējusi vairāk nekā 200 nāves gadījumu saistībā elektromašīnām, kas ir apveltītas ar mākslīgo intelektu un kam teorētiski vajadzētu pasargāt no visām nepatikšanām. Tas attiecas arī uz gadījumiem, kad avārijas situāciju izprovocējušas nevis pašas mašīnas elektroniskās sistēmas, bet gan citu transportlīdzekļu vadītāji.

Daudz labāks noskaņojums ir komercauto pasaulē. Piemēram, Scania, kas 2017. gadā sāka autonomo kravas mašīnu programmu, jau nedaudz vēlāk prezentēja konceptu AXL. Tas ir autonomais pašizgāzējs, kurā nav vadītāja kabīnes, jo šofera funkcijas šeit veic programmatūra un mākslīgais intelekts.

Tiesa, šis monstrs ir paredzēts ļoti specifiskai misijai – darbam karjerā, kur loģistikas shēma ir salīdzinoši vienkārša, uzdevumi ir skaidri definēti un nav citu satiksmes dalībnieku, kas varētu traucēt. Tomēr pašizgāzējam ir ne tikai GPS sistēma, parastās videokameras un radari, bet arī lidari – lāzera radari. Mērot ātrumu, attālumu un teritoriju, tie izmanto pavisam īsus viļņus un darbojas trīs dimensijās, tāpēc ir daudz precīzāki nekā parastie radari.

Pēc ekspertu teiktā, laiks, kad pašbraucošās mašīnas drīkstēs izbraukt uz ceļa koplietošanas satiksmē, būtībā ir atkarīgs tikai no likumdevēju gribas to visu legalizēt. Kamēr notiek debates, šādas mašīnas visbiežāk tiek izmantotas slēgtās teritorijās, piemēram, karjeros, raktuvēs un loģistikas centros. Tas ļauj vairākas reizes palielināt darba ražīgumu un vienlaikus nodrošināt maksimālu mašīnas un kravas drošību, optimizēt degvielas patēriņu un novērst nepieredzējušu šoferu kļūdas.