استكشف كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين رحلة ركاب المترو من المدخل إلى المخرج من خلال زيادة الكفاءة والسلامة في أنظمة النقل الحضري.
تُعد أنظمة المترو قلب المواصلات العامة في المدن، وتنقل ملايين الركاب يومياً. تستقبل مدن مثل نيويورك وطوكيو أكثر من 3 ملايين و6 ملايين راكب يومياً. ومع نمو المدن، يصبح جعل أنظمة المترو أكثر كفاءة وأماناً ومتعة للركاب أمراً حيوياً.
وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي (AI)، الذي يحول كل شيء من شراء التذاكر إلى صيانة القطارات. في هذا المقال، سنأخذك في جولة عبر نظام المترو، لنرى كيف يحسِّن الذكاء الاصطناعي كل خطوة من خطوات الرحلة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي الخفية التي تحافظ على سير كل شيء بسلاسة.
عادةً ما تبدأ الرحلة في المترو بالوقوف في طابور وشراء تذكرة والمرور عبر البوابات الدوارة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط ذلك بشكل فعال، مما يجعله أسرع وأكثر راحة للركاب. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنية التعرف على الوجه في أنظمة إصدار تذاكر المترو. في المدن المزدحمة، يمكن للركاب الوصول إلى الخدمات في المدن المزدحمة دون الحاجة إلى تذاكر مادية أو بطاقات ذكية. وبدلاً من ذلك، يتم مسح وجوههم عند نقاط الدخول، مما يسمح بالوصول السلس. في عام 2019، أدخلت بكين نظام التعرف على الوجه للتعامل مع الازدحام وتقليل طوابير الانتظار الطويلة خلال ساعات الذروة.
إن الدمج السلس للذكاء الاصطناعي يجعل التنقلات اليومية أسهل ويفيد ملايين الركاب كل يوم. لا تعمل أنظمة إصدار التذاكر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تحسين تجربة الركاب فحسب، بل تعزز الأمن أيضاً. فمن خلال تحليل بيانات الوجه، يضمن النظام دخول الركاب المصرح لهم فقط إلى المحطة. يمكن للذكاء الاصطناعي التحقق بسرعة من الهويات، ومنع الدخول غير المصرح به، واكتشاف التهديدات المحتملة. ويمكنه تسريع عملية الدخول، وتعزيز الأمن، والحد من التهرب من دفع الأجرة.
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 Maps، لتلقي الاتجاهات خطوة بخطوة داخل المحطة لتحديد موقع الأرصفة والمخارج والمرافق بسرعة. يمكن أن يوفر التنقل المستند إلى الذكاء الاصطناعي الوقت ويقلل من التوتر.
بخلاف الملاحة، يمكن استخدام البيانات المستمدة من الكاميرات والرؤية الحاسوبية في المترو لمراقبة كثافة الحشود في الوقت الفعلي. يمكن للكاميرات في جميع أنحاء المحطة إحصاء عدد الركاب في مناطق محددة لاكتشاف الاختناقات المحتملة وأماكن الازدحام. تساعد هذه الرؤى سلطات النقل على اتخاذ تدابير استباقية، مثل تعديل ترددات القطارات أو إرسال موظفين لإدارة الحشود. في الواقع، تم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل تجريبي في دبي لتقليل الازدحام بنسبة 40٪ إلى 60٪ وتقليل أوقات الانتظار إلى 30 دقيقة خلال أوقات الذروة والمناسبات العامة.
عندما يستقل الركاب القطار، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين تجربة سفرهم بطرق مختلفة. دعنا نفهم بعض هذه التطبيقات:
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 لاكتشاف 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.
من الضروري أيضاً مراقبة عدد الأشخاص الذين يخرجون من المحطات المختلفة لإدارة تدفق المترو بكفاءة. تلعب نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل Ultralytics YOLOv8YOLOv8 ، دوراً رئيسياً في هذه العملية. يدعم 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 وتتبع تحركاتهم وتحديد أنماط الازدحام.
بالإضافة إلى بوابات الخروج من المترو، يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في حلول الاتصال بالميل الأخير. يمكن لمحطات مشاركة الدراجات وخدمات التوصيل وخدمات النقل المدعمة بالذكاء الاصطناعي أن تسهل على الركاب مغادرة المحطة. من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب ومتى تتوفر هذه الخدمات. يمكن لهذه التكنولوجيا أيضاً اقتراح أفضل الطرق 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 راحة.
كمسافرين، غالباً ما نغفل كمسافرين عن العمليات المعقدة التي تحدث خلف رحلات المترو. فالذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية خلف الكواليس، خاصةً في فحص وصيانة المسارات. 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. تكتشف 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.
إدارة الطاقة وتحسينها هي تطبيقات أخرى للذكاء الاصطناعي في المترو غير معروفة بشكل شائع. على سبيل المثال، يستخدم مترو مدريد نظاماً قائماً على الذكاء الاصطناعي لخفض تكاليف الطاقة للتهوية بنسبة 25% وخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بمقدار 1800 طن سنوياً. يعمل النظام على تشغيل 891 مروحة تهوية تستهلك ما يصل إلى 80 جيجاوات ساعة من الطاقة سنوياً، ويستخدم النظام خوارزمية تحسين مستوحاة من سلوك البحث عن الطعام لدى مستعمرات النحل. تقوم هذه الخوارزمية بتحليل كميات هائلة من البيانات، آخذة في الاعتبار عوامل مثل درجة حرارة الهواء، وبنية المحطة، وتواتر القطارات، وحمولة الركاب، وأسعار الكهرباء. وتستخدم كلاً من البيانات التاريخية وبيانات المحاكاة للتنبؤ وتحقيق أفضل توازن لكل محطة، وتتحسن بمرور الوقت من خلال التعلم الآلي.
حقق دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو العديد من الفوائد. فهو، على سبيل المثال، يُحسِّن 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 على منع الحوادث والأعطال.
ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي في أنظمة المترو ينطوي على تحديات، مثل:
وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن فوائد الذكاء الاصطناعي تجعل من الذكاء الاصطناعي قوة تحويلية في أنظمة النقل الحضري الحديثة مثل المترو. تفسر إمكانية زيادة الكفاءة، وتعزيز السلامة، وتحسين تجارب الركاب، السبب في أن مجتمع الذكاء الاصطناعي يعمل بنشاط للتغلب على هذه العقبات لتحقيق المزايا التي يوفرها الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. لذا، في المرة القادمة التي تركب فيها المترو، ترقب ابتكارات الذكاء الاصطناعي التي ستكون جزءاً من رحلتك.
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 المسارات 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.
ابقَ على اتصال مع مجتمعنا لمواصلة التعلم عن الذكاء الاصطناعي! اطّلع على مستودع GitHub الخاص بنا لاكتشاف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول مبتكرة في مختلف الصناعات مثل الزراعة والتصنيع. 🚀
