الذكاء الاصطناعي والنقل الذكي: نحو مستقبل أكثر كفاءة وأمانًا

مقدمة

مع تزايد أعداد السكان وتوسع المدن، أصبحت أنظمة النقل التقليدية تواجه تحديات كبيرة، مثل الازدحام المروري، الحوادث المتكررة، والتأثيرات البيئية السلبية. وهنا برز دور الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة ثورية لإعادة تصميم مستقبل النقل والمواصلات. لم يعد الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا مستقبلية، بل أصبح واقعًا ملموسًا يغيّر وجه المدن ويعيد صياغة مفهوم التنقل الذكي.

أولاً: الذكاء الاصطناعي في إدارة حركة المرور

تحليل البيانات المرورية

تُستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المرور من الكاميرات، أجهزة الاستشعار، وخرائط المواقع. تقوم الخوارزميات بتحليل أنماط حركة السيارات، وتوقّع الازدحامات، وتعديل توقيت إشارات المرور تلقائيًا.

مدينة لوس أنجلوس الأمريكية طبّقت نظامًا ذكيًا لإدارة الإشارات المرورية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ونتيجة لذلك، تم تقليل مدة التأخير في المرور بنسبة تزيد عن 10% في بعض المناطق المزدحمة.

ثانيًا: المركبات ذاتية القيادة

ثورة في التنقل الفردي والجماعي

تُعد المركبات ذاتية القيادة من أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في النقل. تعتمد هذه المركبات على مزيج من الرؤية الحاسوبية، التعلم الآلي، والرادارات، لتحديد موقعها بدقة واتخاذ قرارات في الوقت الحقيقي.

شركة Waymo، التابعة لـ Google، تدير أسطولًا من السيارات ذاتية القيادة في ولاية أريزونا، وتقوم بنقل الركاب فعليًا دون سائق بشري في بعض المناطق، مما يُعد خطوة كبيرة نحو تعميم التنقل الذاتي.

ثالثًا: النقل العام الذكي

تحسين تجربة الركاب وتخطيط المسارات

تُسهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الحافلات والقطارات من خلال:

• تتبع الوقت الحقيقي للمركبات.
• تحسين جدول الرحلات.
• التنبؤ بعدد الركاب في المحطات.
• إدارة الأعطال بشكل فوري.

في مدينة هلسنكي الفنلندية، طورت الحكومة مشروعًا يُدعى “Mobility as a Service (MaaS)”، حيث تدمج جميع وسائل النقل في تطبيق ذكي واحد يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقديم خيارات تنقل مخصصة للمستخدمين.

رابعًا: تقليل الحوادث وتحسين السلامة المرورية

رصد السلوكيات الخطرة والتدخل المبكر

يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على سلوكيات السائقين، مثل النعاس أو استخدام الهاتف أثناء القيادة، كما يمكنه التنبؤ بالحوادث المحتملة بناءً على سرعة المركبات والمسافات بينها.

شركات مثل Tesla  تطبّق خاصية “Autopilot” التي يمكنها التدخل في القيادة لتفادي الاصطدامات، وتُظهر الإحصائيات أن السيارات المزودة بهذه التقنية تسجل معدلات حوادث أقل من المتوسط.

خامسًا: تحسين البنية التحتية للنقل

الصيانة الاستباقية والتخطيط الحضري

تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل حالة الطرق، الجسور، والسكك الحديدية عبر مجسات وأجهزة قياس، مما يسمح بإجراء صيانة استباقية وتفادي الأعطال المكلفة.

في الصين، تُستخدم الطائرات المسيرة والذكاء الاصطناعي لمراقبة حالة البنية التحتية لخطوط القطارات الفائقة السرعة، مما يضمن السلامة وكفاءة التشغيل.

سادسًا: تقنيات دعم ذوي الاحتياجات الخاصة

تعزيز الشمولية في أنظمة النقل

يُمكن للذكاء الاصطناعي تمكين ذوي الإعاقة من استخدام وسائل النقل بفاعلية من خلال تطبيقات توجههم بصوت، مركبات يمكن التحكم بها بالصوت أو العين، وأنظمة تساعد المكفوفين على عبور الطرق بأمان.

في مدينة لندن، طوّرت شركة النقل “Transport for London (TfL)” بالتعاون مع شركات تقنية مثل Google وWayfindr  نظامًا يستخدم الذكاء الاصطناعي وتقنية التوجيه الصوتي لمساعدة المكفوفين وضعاف البصر على التنقل داخل محطات مترو الأنفاق. يعتمد النظام على إشارات بلوتوث داخلية وتطبيق على الهاتف يوفر تعليمات صوتية دقيقة للمستخدمين، مثل الاتجاهات إلى السلالم أو الأرصفة.

سابعًا: التحديات والمخاطر

رغم الفوائد، هناك عدد من العقبات:

• الخصوصية: جمع وتحليل البيانات الشخصية للمستخدمين يثير مخاوف قانونية وأخلاقية.
• الأمان السيبراني: أنظمة النقل الذكية عرضة للاختراقات الإلكترونية.
• تكلفة التطوير والبنية التحتية: تنفيذ هذه الأنظمة يتطلب استثمارات ضخمة.
• عدم المساواة في التوزيع: بعض المناطق الريفية أو النامية قد لا تستفيد من هذه التقنيات.

خاتمة

الذكاء الاصطناعي يملك القدرة على تحويل أنظمة النقل والمواصلات إلى منظومات أكثر كفاءة، أمانًا، واستدامة. من تقليل الحوادث إلى تحسين تدفق الحركة وتوفير الوقت، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من مستقبل التنقل الحضري.

ومع تزايد الابتكارات، يجب أن يكون هناك توازن بين التقدم التكنولوجي والاهتمام بالجوانب الأخلاقية والقانونية لضمان عدالة واستدامة هذا التحول الذكي.