Maschinelles Lernen ist eine Wissenschaft, die den menschlichen Arbeitsaufwand verringert. Wir nutzen maschinelles Lernen bereits seit einiger Zeit auf vielfältige Weise, und es findet in verschiedenen Branchen vielfältige Anwendung.
Wir wissen noch nicht viel über die industrielle Anwendung von maschinellem Lernen, oder nur wenige können sie wirklich nachvollziehen. Dennoch hat maschinelles Lernen ein breites Anwendungsspektrum und hat vielfältige Möglichkeiten eröffnet.
Wir alle haben schon erlebt, wie unsere Fahrzeuge uns durch den Verkehr lotsen, uns beim Einparken unterstützen und die Sicherheit von Fahrgast und Fahrer gewährleisten, indem sie uns auf die Fahrgeschwindigkeit, das Anlegen des Sicherheitsgurts, Pannen oder Defekte an Bauteilen usw. hinweisen.
Maschinelles Lernen im Transport- und Logistikbereich hat den Weg für Innovation und Fortschritt geebnet. Es hat direkt oder indirekt fast jede Branche unterstützt und den sekundären Sektor der Wirtschaft angekurbelt.
Eine gut ausgebaute Verkehrsinfrastruktur gewährleistet die Sicherheit und Lebensqualität der Bürger und sorgt für Dynamik und Fortschritt in der Wirtschaft.
Die Vielzahl der Komponenten von Verkehrssystemen und deren Wechselwirkungen macht es für den Menschen schwierig, diese mit herkömmlichen Datenanalyseverfahren zu untersuchen. Maschinelles Lernen, ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, ist in der Lage, den neuen Anforderungen an solche Systeme gerecht zu werden.
Werfen wir einen kurzen Blick auf die Beiträge des maschinellen Lernens in den Bereichen Verkehr, Logistik und Verkehrstechnik.
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen war nicht immer so weit fortgeschritten. Es begann mit der Erkennung von Datenmustern und der Theorie, dass Computer lernen können, ohne für bestimmte Aufgaben programmiert zu werden.
Forscher und Datenwissenschaftler möchten herausfinden, ob Computer in der Lage sind, selbstständig große Datenmengen zu verarbeiten und nach der Erkennung von Mustern entsprechend zu reagieren.
Dies deutete darauf hin, dass die Maschine nach dem Erlernen der Muster von Benutzerinteraktionen autonom agieren, Ergebnisse generieren und bei der Entscheidungsfindung helfen kann.
Maschinelles Lernen erfasst die vorhandenen Muster und Verhaltensweisen eines Systems und handelt entsprechend, um den Prozess zu automatisieren.
Dieses autonome Verhalten von Computern führte zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zum Einsatz von maschinellem Lernen im Verkehrsbereich.
Algorithmen des maschinellen Lernens lassen sich grob in die folgenden drei Kategorien einteilen:
Überwachtes Lernen
Bei diesem Algorithmus soll eine abhängige Variable anhand einer gegebenen Menge unabhängiger Variablen vorhergesagt werden. Wir erstellen eine Funktion, die Eingaben auf gewünschte Ausgaben abbildet.
Beispiele für überwachtes Lernen sind Regression, Entscheidungsbäume, logistische Regression usw.
Unüberwachtes Lernen
Hierbei gibt es keine zu prognostizierende Variable. Es wird ein Datensatz verwendet, um die Daten in verschiedene Segmente zu gruppieren.
Beispiele für unüberwachtes Lernen sind der Apriori-Algorithmus, K-Means usw.
Verstärktes Lernen
Das System ist einer Umgebung ausgesetzt, in der es sich selbst trainiert und durch Versuch und Irrtum die bestmögliche Entscheidung trifft.
Ein Beispiel für verstärktes Lernen ist der Markov-Entscheidungsprozess.
Einige gängige Methoden des maschinellen Lernens
Lineare Regression
Beim Algorithmus der linearen Regression versuchen wir, mithilfe einer linearen Gleichung (oder Geradengleichung: Y = MX + C) einen Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen herzustellen. Auf diese Weise versuchen wir, reale Werte zu schätzen.
Logit-Regression
Bei der Logit-Regression versuchen wir, diskrete Werte anhand einer gegebenen Menge unabhängiger Variablen unter Verwendung der Logit-Funktion zu schätzen. Die Schätzung erfolgt auf der Grundlage der Häufigkeit (Anzahl der Vorkommnisse) und der Wahrscheinlichkeit des Auftretens.
Entscheidungsbaum
Es wird im Allgemeinen zur Einteilung einer Gruppe in zwei oder mehr homogene Segmente verwendet. Dabei stützt es sich auf die aussagekräftigste unabhängige Variable. Es eignet sich für Klassifizierungsprobleme sowohl bei diskreten als auch bei kontinuierlichen abhängigen Variablen.
Naive-Bayes-Algorithmus
Es handelt sich um eine Technik zur Klassifizierung von Prädiktoren auf der Grundlage bestimmter Merkmale einer Klasse, sofern diese in keinem Zusammenhang mit anderen Merkmalen stehen. Die Klassifizierung erfolgt unter Anwendung des Bayes-Theorems.
SVM (Support-Vektor-Maschine)
Das Klassifizierungsverfahren zeigt Datenpunkte im n-dimensionalen Raum an, wobei n der Anzahl der Koordinaten entspricht, die den Merkmalen entspricht. Es fasst nahe beieinander liegende Datenpunkte zusammen, da dies die Standardmerkmale widerspiegelt.
K-Means
K-Means ist ebenfalls ein Klassifizierungsverfahren, bei dem anhand bestimmter Merkmale Datencluster gebildet werden. Jeder Datenpunkt innerhalb eines Clusters ist homogen zu diesem Cluster und heterogen zu den anderen Clustern.
Markov-Entscheidungsprozess
Es handelt sich um ein mathematisches Rahmenwerk zur Datenmodellierung für sequenzielle Entscheidungsprobleme. Bei dieser Art der Entscheidungsfindung gibt es nur wenige abhängige Variablen, anhand derer die unabhängigen Variablen bewertet werden.
Kann maschinelles Lernen der Transportbranche helfen?
Diese Frage lässt sich mit einem klaren Ja beantworten.
Maschinelles Lernen findet in der Verkehrsbranche und im Verkehrswesen breite Anwendung. Es ist für die Verkehrsbranche von großem Nutzen, da es Daten zum Echtzeit-Verkehr sowie komplexe Daten zu Straßen, Autobahnen, Unfällen, Wetter usw. vorhersagt.
Die Datenfusion und die Integration verschiedener Datenquellen zur Verbesserung des modernen Verkehrs und der Smart-City-Logistik sind das Hauptziel des maschinellen Lernens im Verkehrs- und Logistikbereich.
Im Folgenden werden die folgenden Aspekte beleuchtet, wie maschinelles Lernen im Verkehrswesen das Leben der Menschen verändert:
- Management des öffentlichen Nahverkehrs
- Verkehrsanalyse und -management in Echtzeit
- Datengestützte intelligente Verkehrssysteme
- Daten zu Infrastrukturanforderungen
- Smart-City-Logistik
Wie lässt sich maschinelles Lernen zur Unterscheidung von Verkehrsträgern einsetzen?
Der Einsatz von maschinellem Lernen erfolgt wie folgt:
Navigation
Heutzutage ist in den meisten Fahrzeugen ein Navigationssystem verbaut. Damit kann man mithilfe eines Sprachassistenten präzise zum Ziel navigieren. Dank maschinellem Lernen und Datenanalyse ist eine Fahrzeugortung in Echtzeit möglich.
App-Unterstützung für Fahrzeuge
Ist es nicht toll, dass man die Temperatur im Auto von zu Hause aus regeln kann? Mit Hilfe einer KI-gestützten App lassen sich solche Einstellungen ganz einfach vornehmen.
Selbstfahrende Autos
Selbstfahrende Autos oder autonome Fahrzeuge klingen wie Science-Fiction. Doch mit Hilfe von maschinellem Lernen ist dies durchaus machbar. Ein Auto kann selbstständig zu einem Ziel fahren, wobei für Notfälle ein Fahrer im Fahrzeug anwesend sein muss.
Drohnen-Taxi
Viele E-Commerce-Unternehmen nutzen diese Möglichkeit, um ihre Pakete an die Käufer zu liefern. Auch viele Unternehmen aus dem Verteidigungsbereich setzen diese Lösung als logistische und transporttechnische Option ein. Diese Taxis verkürzen die Fahrzeiten, senken die CO₂-Emissionen und reduzieren die Kosten.
Verkehrsmanagement
Dies ist eine der besten Anwendungen von maschinellem Lernen im Alltag. Sie hilft sowohl Privatpersonen als auch Verkehrsunternehmen dabei, ihre Routen zu optimieren, und beugt Staus vor.
Fazit
Maschinelles Lernen im Verkehrs- und Logistikbereich ist für moderne Verkehrssysteme von großer Bedeutung. ML unterstützt die Navigation und die Parkhilfe und sorgt für die Sicherheit von Fahrgästen und Fahrern, indem es sie auf die Fahrzeuggeschwindigkeit, das Anlegen des Sicherheitsgurts, Fahrzeugpannen, Ausfälle von Bauteilen usw. hinweist.
Verschiedene ML-Algorithmen optimieren ein System. Diese Algorithmen lassen sich auf vielfältige Weise in das System integrieren. Viele davon tragen zur Verbesserung des Verkehrssystems bei.
Verkehrsmanagement, Routenoptimierung, Fahrzeugunterstützung, Nutzerunterstützung, selbstfahrende Autos, Sicherheit von Fahrern und Passagieren usw. werden durch maschinelles Lernen im Verkehrsbereich ermöglicht.
Maschinelles Lernen ist mittlerweile ein fester Bestandteil der Verkehrsbranche und wird diese auch weiterhin modernisieren.
