Как транспортная отрасль может использовать ИИ для декарбонизации

Мировой транспортный сектор находится на переломном этапе. Ответственный за 16-25% мировых парниковых газов (ПГ) он играет решающую роль как в экономическом росте, так и в воздействии на климат. Только на грузовую логистику – перемещение товаров автомобильным, морским, воздушным и железнодорожным транспортом – приходится почти половина выбросов сектора, что способствует 7-8% в мире.

Искусственный интеллект (ИИ) стал мощным катализатором декарбонизации, способным повысить операционную эффективность и сократить выбросы сегодня, а не через годы. Однако без надежного и справедливого управления его потенциальные риски будут ослаблены фрагментацией, неэффективностью и неравенством.

Инновации процветают в рамках четких правил. Подобно тому, как правила превращают простой мяч в увлекательный вид спорта, так и продуманное управление превращает ИИ из многообещающей технологии в мощный инструмент, приносящий пользу всем. Согласование бизнес-моделей, основанных на искусственном интеллекте, в реальной экономике с поддерживающим, учитывающим климат регулированием, имеет важное значение для устойчивого и инклюзивного роста.

Выделяются три ключевых рычага:

Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные в режиме реального времени, включая структуру дорожного движения, погодные условия и графики доставки, чтобы определить наиболее экономичные маршруты для автомобильных, воздушных и морских грузовых перевозок.

Это сокращает ненужный пробег и время простоя, что напрямую приводит к снижению выбросов. Например, система UPS ORION экономит 10 миллионов галлонов топлива ежегодно за счет оптимизации маршрутов доставки с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект позволяет разумно планировать загрузку судов, поездов и грузовиков, обеспечивая движение транспортных средств ближе к полной мощности и сводя к минимуму порожние поездки. Например, грузовое подразделение крупной авиакомпании выросло грузоподъемность на 8% посредством управления спросом и мощностями на основе искусственного интеллекта в ходе 12-недельной пилотной программы.

Планирование логистики на основе искусственного интеллекта может перевести грузоперевозки с видов транспорта с более высоким уровнем выбросов (например, автомобильных перевозок) на варианты с низким уровнем выбросов (например, железнодорожным или морским транспортом). Прогнозная аналитика также помогает прогнозировать колебания спроса и сбои, обеспечивая упреждающую корректировку для обеспечения бесперебойной работы, тем самым экономя деньги и минимизируя потери ресурсов.

Например, мультимодальное решение DHL, оптимизирующее грузовые перевозки между Испанией и Германией с использованием существующих железнодорожных маршрутов, снизило затраты на 13 %, а выбросы — на 58 % на тонно-километр за поездку.

Хотя логистическая отрасль все больше осознает потенциал ИИ для создания ценности и поддержки климатических целей, его использование остается в значительной степени недостаточным. По данным Евростата, только 3,72% предприятий ЕС использовали технологии искусственного интеллекта для логистики в 2024 году.

Однако более широкое внедрение должно идти рука об руку с надежным управлением, чтобы обеспечить масштабируемое и ответственное развертывание. В своих недавних рекомендациях правительства 69 стран-членов Международного транспортного форума (ITF) подчеркнул важность принятия структуры управления, обеспечивающей безопасность, точность и конфиденциальность данных ИИ.

Применение этих принципов к оперативной информации, содержащейся в официальном документе, имеет важное значение. Без четких соглашений об обмене данными и этических принципов доверие и сотрудничество могут пошатнуться, что затруднит расширение масштабов решений на базе искусственного интеллекта.

Достижение нулевых выбросов на транспорте требует комплексного подхода. Сочетание более чистого топлива, электрификации и новых транспортных технологий с эффективностью, основанной на искусственном интеллекте, подкрепленной разумным управлением, дает наилучший шанс достичь амбициозных целей роста, связанных с изменением климата.

Следующие практические шаги включают в себя:

Объединив воедино технологии, политику и бизнес-модели реальной экономики, мы сможем построить более разумные транспортные системы, которые также будут ответственными, инклюзивными, заслужат доверие общественности и будут удовлетворять потребности планеты.