¿Qué papel puede jugar Machine Learning en la industria del transporte en camiones?

¿Qué papel puede jugar Machine Learning en la industria del transporte en camiones?

Jonas Lindholm
Jonas es vicepresidente de servicios de productividad en Volvo Trucks.

Redacción.- El aprendizaje automático es un término que a menudo se usa mucho, particularmente en un contexto futurista exagerado y poco realista. Sin embargo, la verdad es que la tecnología ya forma parte de nuestras vidas y beneficia a muchas industrias, incluido el transporte por carretera.

Aquí hay un artículo a lo que el aprendizaje automático está permitiendo para la logística y el transporte hoy en día y qué oportunidades podría presentar en el futuro.

Comencemos discutiendo qué es el aprendizaje automático. El término fue agregado a nuestro vocabulario en 1959 por Arthur Samuel, un pionero en juegos de computadora e inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático es una rama de la IA fundada en la premisa de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y proporcionar predicciones efectivas y confiables con una mínima intervención humana.

El aprendizaje automático a menudo se confunde con el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático inspirado en los patrones de procesamiento de información del cerebro humano. El aprendizaje profundo a menudo se considera el siguiente paso en el aprendizaje automático, ya que puede aprender de su propio método de computación y ser más preciso en cosas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

El aprendizaje automático ha existido durante mucho tiempo

Pero realmente ha explotado en los últimos años gracias a los avances en el procesamiento informático y la computación en la nube que ha permitido escalar y analizar cantidades masivas de datos. Hoy el aprendizaje automático existe en todos los rincones de nuestras vidas; ¿Alguna vez escuchaste una canción recomendada por Spotify? ¿Usó una asistencia personal virtual como Alexa? ¿O planeó un viaje con un servicio de navegación GPS o productos transportados para un cliente de comercio electrónico? Entonces has hecho uso de Machine Learning.

El aprendizaje automático está en todas partes y el transporte por carretera en camión no es diferente. Dada la gran cantidad de datos que genera la industria a través de vehículos conectados, dispositivos de registro electrónico, sensores y más, es probable que gane aún más tracción. Algunas áreas donde Machine Learning ya se está aplicando en camiones incluyen la automatización de back office, la optimización de rutas, el mantenimiento predictivo y el desarrollo de controladores. También es un componente clave en el desarrollo de tecnologías como plataformas y plataformas de coincidencia de carga digital .

Pero esto solo está rascando la superficie de lo que Machine Learning puede hacer para la industria de los camiones. Mirando hacia el futuro, la tecnología continuará evolucionando, hará mejores predicciones en entornos cada vez más complejos y resolverá el mayor desafío de la industria. Aquí hay un repaso a algunas áreas donde Machine Learning generará un valor masivo para los operadores de transporte:

Enrutamiento y agrupación de carga optimizados

Las millas que recorren los camiones sin carga representan el 20% del tráfico de carga por carretera en Europa, un número que puede llegar hasta el 40% en China. Una causa importante de esto son los sistemas de despacho ineficientes en los que los camiones viajan a un destino de recogida sin ninguna carga. Machine Learning puede reducir la cantidad de millas vacías recorridas, por ejemplo, prediciendo el tiempo de llegada de diferentes vehículos y las entregas de carga y agrupación en función de la ubicación geográfica y el destino. El resultado no es solo la mejor utilización de los activos y menos vehículos en la carretera, sino la reducción de los costos de entrega en hasta un 25% y las emisiones en hasta un 30%. Uber y Lyft utilizan el principio para mover a las personas, y están surgiendo nuevos modelos de negocios para extender esto al transporte de mercancías.

Previsión de flujo de tráfico:

Hoy en día, los planificadores de la ciudad y otros responsables de la toma de decisiones a menudo planifican la infraestructura de transporte sin información suficiente sobre los patrones de tráfico que provocan problemas como la congestión. Al mismo tiempo, hay un creciente volumen de fuentes de datos como navegación GPS, imágenes satelitales e incluso registros en redes sociales que pueden ser analizados por la tecnología Machine Learning para hacer predicciones y recomendaciones de tráfico en vivo. Mediante el uso de señales de tráfico automatizadas que operan con datos obtenidos de cámaras, sensores e imágenes satelitales, los flujos de tráfico podrían redirigirse para aliviar la congestión, particularmente en las carreteras de la ciudad. La ciudad de Hangzhou ya está probando los terrenos con el uso del proyecto City Brain de Alibaba que coordina más de 1.000 señales viales con el objetivo de prevenir o aliviar el embotellamiento en la ciudad.

Vehículos autónomos:

 La conducción autónoma ha sido una preocupación central de la industria camionera durante bastante tiempo. Los vehículos autónomos no serían posibles sin la ayuda de Machine Learning, que, entre otras cosas, representa continuamente el entorno circundante del vehículo autónomo y predice posibles cambios en esos alrededores. La autonomía del vehículo ya está sucediendo, aunque la línea de tiempo para la adopción a gran escala sigue siendo difícil. Sin embargo, lo que está claro es que la tecnología ofrece el potencial de reducir costos, mejorar la productividad y abordar los desafíos que vienen con los nuevos modos de consumo como el comercio electrónico.

Estas son solo algunas de las formas en que Machine Learning es y tendrá un impacto en la industria de camiones. Por supuesto, hay muchas otras formas en que la tecnología hará que la industria de la logística sea más proactiva, predictiva, automatizada y personalizada.

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Foto: Volvo Trucks

 

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