Künstliche Intelligenz (KI) kann die Nutzung alternativer Verkehrsmittel erhöhen, indem sie Pendler auf der Grundlage von Daten über ihre individuellen Gewohnheiten und Vorlieben zusammenbringt. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln sich zu heißen Themen im Verkehrswesen, da die zunehmende Raffinesse der Technologie die Türen zu neuen Möglichkeiten öffnet.
Corey Tucker, Director of Innovation bei RideAmigos, war kürzlich im Podcast Your AI Injection zu Gast, um über die wachsenden Überschneidungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu sprechen und darüber, wie Pave Commute diese integriert, um jedem zu helfen, einen intelligenteren Arbeitsweg zu wählen. Hier sind einige der wichtigsten Themen, über die sie sprach:
Algorithmen zur Empfehlung besser Pendelmuster
Frühere Generationen von arbeitgeberbasierten Mitfahrzentralen waren in ihren Vermittlungsmöglichkeiten begrenzt. Pendler hatten im Allgemeinen nur begrenzte Möglichkeiten und mussten sich an unflexible Zeitpläne halten. Diese Faktoren führten dazu, dass die Akzeptanz und die historischen Nutzungsraten sanken. Wie Corey erläuterte, sind die neuen Algorithmen zur Empfehlung von Pendelmustern viel dynamischer. Die Nutzer können jetzt mit einer viel größeren Anzahl potenzieller Partner in Kontakt treten, die nicht nur auf Faktoren wie Reisepräferenzen und Zeitplanung, sondern auch auf ihren eigenen Mobilitätsgewohnheiten basieren. Die Standardarbeitswoche von Montag bis Freitag und von 9 bis 5 Uhr verschwindet zusehends. Künstliche Intelligenz und intelligentes Pendeln können individuelle Daten über die einzigartigen Gewohnheiten und Trends einer Person erfassen und sie nutzen, um intelligente Matches zu generieren. Dies birgt das Potenzial, die Teilnahme an Fahrgemeinschaften drastisch zu erhöhen, da es viele der Barrieren beseitigt, die bei den bisherigen Ansätzen problematisch waren.
KI und Öffentliche Verkehrsmittel
Corey räumte ein, dass die öffentlichen Verkehrsmittel in der Vergangenheit bei der Erfassung und Verbreitung verkehrsbezogener Informationen in Echtzeit hinterherhinkten. Dies gilt insbesondere für Stadtbahn- und U-Bahn-Netze, da straßengebundene Verkehrsformen wie Stadtbusse durch die von Plattformen wie Google Maps und Waze gesammelten Verkehrsdaten gut abgedeckt sind. Ländliche Gebiete, die nur von einer sehr kleinen Anzahl von Verkehrslinien bedient werden, bieten ebenfalls nur begrenzte datenbasierte Einblicke. Darüber hinaus sprach Corey einige der mit der Datenerhebung verbundenen Herausforderungen an. Einige Verkehrsbetriebe stellen bereitwillig Daten über die Systemleistung zur Verfügung, andere nicht. Daher kann es schwierig sein, genaue Datenbestände für gebietsübergreifende Fahrten zu erstellen. KI-Technologien haben das Potenzial, einige dieser Probleme zu lösen. Intelligente Technologien, die umfassende, genauere und vollständigere Echtzeit-Ansichten der Verkehrsbedingungen ermöglichen, sind in den Städten auf dem Vormarsch. In dem Maße, wie sich begleitende Technologien entwickeln, die diese Daten interpretieren und verbreiten, ist dies ein Bereich der KI und des intelligenten Pendelns, der in den kommenden Jahren erhebliche Verbesserungen erfahren könnte.
Optimierung der Straßennetze
Das Pendeln mit dem Auto ist allgemein als eine der Hauptquellen für Treibhausgasemissionen anerkannt, und die politischen Entscheidungsträger suchen weiterhin nach Möglichkeiten, die Auswirkungen des Klimawandels zu mindern. In diesem Zusammenhang ist das Konzept der Optimierung bestehender Straßennetze zu einem Diskussionspunkt in KI- und Smart-Commuting-Kreisen geworden. Wie Corey feststellte, führt der Bau von mehr Straßen dazu, dass Anreize für die Beibehaltung des bestehenden Fahrverhaltens von Pendlern geschaffen werden. Wenn neue Straßennetze gebaut und bestehende Straßennetze erweitert werden, wird das Pendeln mit dem Auto als normales Verhalten verstärkt. KI und fortschrittliche Datenerfassung haben das Potenzial, diesen Status quo zu durchbrechen. Corey argumentiert, dass sich politische Entscheidungsträger statt auf den Bau neuer Straßen darauf konzentrieren sollten, die Nutzung der bestehenden Straßen zu optimieren. Fortgeschrittene Formen der KI-gestützten Datenanalyse könnten aussagekräftige neue Erkenntnisse über Nutzungstrends und -gewohnheiten liefern. Die Anwendung dieser Erkenntnisse zur Verteilung der Pendler auf verschiedene Verkehrsträger, um die Staus zu Spitzenzeiten zu verringern, könnte sich positiv auswirken. Dies könnte auch die negativen Botschaften rund um die Autonutzung ansprechen, die einige Teile der Pendlerbevölkerung abschrecken. Anstatt den Leuten zu sagen: „Fahren Sie nicht mit dem Auto“, könnte die Botschaft lauten: „Sie fahren besser, wenn Sie auf diesen Strecken und zu jenen Zeiten fahren.“
Weitere Anwendungsfälle von KI im Kontext des Pendelverkehrs
Corey erörterte auch einige etablierte und neue Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz im Bereich des optimierten Pendelns. Wichtige Beispiele sind:
- Sammlung von Daten darüber, welche Verkehrsmittel die Menschen im Berufsverkehr nutzen, wann sie sie nutzen und auf welchen Strecken sie sie nutzen.
- Besetzungsgrade: Wie viele Personen sitzen in einem bestimmten Fahrzeug?
- Die Verteilung von Anreizen zur Nutzung alternativer Verkehrsmittel
Mit Pave Commute kommen Kunden in den Genuss des State of the Art der Pendelalgorithmen
Pave Commute bietet ein App-basiertes Pendlerprogramm, das Unternehmen nutzen können, um ihren Mitarbeitern das tägliche Pendeln weniger beschwerlich zu machen. In einer Zeit, in der Mitarbeiter eine bessere Work-Life-Balance und mehr Empathie für ihre täglichen Herausforderungen fordern, sind effektive Pendlerprogramme eine kostengünstige und wirkungsvolle Maßnahme, die Unternehmen dabei helfen kann, hochqualifizierte Talente anzuziehen und zu halten. Die Pave Commute App kombiniert fortschrittliche, KI-gesteuerte Mobiltechnologie mit Verhaltenswissenschaft, um nachhaltige Veränderungen auf Unternehmensebene zu fördern. Kunden können mit nur wenigen Klicks starten. Wenn Sie mehr erfahren möchten oder eine Demonstration der Möglichkeiten unserer Plattform wünschen, setzen Sie sich bitte mit uns in Verbindung.
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