Position paper Artificiële intelligentie in Mobiliteit en Transport

Dichtbevolkte steden, een infrastructuur die zucht onder congestie, de noodzaak tot vergaande reducties in schadelijke emissies, maar ook onverwachte urgenties in logistieke ketens en mobiliteit zoals nu het Corona-virus, leggen de complexiteit en limieten van transport- en mobiliteit bloot. Conventionele werkwijzen schieten inmiddels vaak tekort, maar Artificiële Intelligentie (AI) biedt de mogelijkheid om hiermee wel om te gaan en oplossingen te bieden.

TNO schreef in opdracht van TKI Dinalog het position paper “Artificiële Intelligentie in Mobiliteit en Transport”. Het document is door Albert Veenstra, directeur van TKI Dinalog, aangeboden aan de Nederlandse AI Coalitie als agenda voor Nederland op het gebied van Mobiliteit en Transport.

“De uitdaging is om in Nederland sterk te focussen, en kansrijke onderzoekslijnen te identificeren, bouwend op de sterke Nederlandse AI kennis en oplossingen en de specifieke context in mobiliteit en transport.”

Artificiële intelligentie

Artificiële Intelligentie bestaat uit adaptieve systemen die intelligent gedrag vertonen dat doorgaans voorbehouden is aan de mens. Dat wil zeggen: systemen die hun toestand en omgeving kunnen waarnemen en reconstrueren (sensing), kunnen analyseren en voorspellen (thinking) en met een zekere vorm van autonomie (zelfstandig) beslissingen kunnen nemen, adviezen kunnen geven of daadwerkelijk actie ondernemen (acting). Een elementair aspect voor AI is leren uit data. Voor de complexe mobiliteit- en transportsystemen is gebruik maken van grote hoeveelheden beschikbare data voor AI toepassingen ook cruciaal. Dit maakt het mogelijk om de best mogelijke beslissingen te identificeren en te implementeren op systeemniveau. Vanuit een AI perspectief is mobiliteit en transport op te delen in twee niveaus: Enerzijds personen en objecten, zoals verkeersdeelnemers, voertuigen, lading en infrastructuur. Anderzijds systemen en processen, zoals bevoorradingsketens, verkeerscentrales, verkeer, beleid en regelgeving.

Kansen voor AI in mobiliteit en transport

Christian van Ommeren, Logistiek consultant TNO: “In potentie kan AI bijdragen aan de ontwikkeling van een geïntegreerd mobiliteits- en transportsysteem dat met nieuwe technologie zowel onze economische positie versterkt als onze sociaal-maatschappelijke context verbetert. Veelbelovende toepassingsgebieden voor een veiliger, duurzamer en efficiënter systeem zijn onder andere zelfrijdende voertuigen, slim elektrisch laden, predictief onderhoud, zelflerende energie en emissie management, coöperatieve mobiliteit, deelmobiliteit en zelforganiserende logistiek.”

Veenstra: “ Met deze position paper met strategische lijnen leveren wij een bijdrage aan de AI Coalitie. Nu is het zaak om als sector hier gezamenlijk in op te trekken in publiek-private samenwerking. Een werkgroep kan nu concrete doelstellingen formuleren en deelgebieden identificeren en prioriteren waar we AI gedreven innovatie als eerste gaan versnellen. En passant kan AI zo uitstekend bijdragen aan het integreren van de op dit moment vaak geïsoleerde activiteiten van personenvervoer, logistiek en verkeersmanagement.”