Iniziamo parlando di cos'è il Machine Learning. Il termine è stato aggiunto al nostro vocabolario nel 1959 da Arthur Samuel, un pioniere nei giochi per computer e nell'intelligenza artificiale (IA). Il machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale fondata sulla premessa che i sistemi possono apprendere dai dati, identificare modelli e fornire previsioni efficaci e affidabili con il minimo intervento umano.
Il machine learning viene spesso confuso con il deep learning, un sottoinsieme del machine learning ispirato ai modelli di elaborazione delle informazioni del cervello umano. Il deep learning è spesso considerato il passo successivo del machine learning, in quanto può imparare dal proprio metodo di calcolo ed essere più preciso per elementi quali il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Il machine learning esiste già da molto tempo. Ma negli ultimi due anni ha conosciuto un'autentica esplosione grazie ai progressi nell'elaborazione dei computer e nel cloud computing, che hanno consentito di scalare e analizzare enormi quantità di dati. Oggi, il machine learning esiste in ogni angolo della nostra vita: hai mai ascoltato una canzone consigliata da Spotify? Hai utilizzato un'assistente personale virtuale come Alexa? Oppure hai pianificato un viaggio con un servizio di navigazione GPS o hai trasportato merci per un cliente e-commerce? Allora hai fatto uso del machine learning.
Il machine learning è dappertutto e per gli autotrasporti le cose non sono diverse. Data l'enorme quantità di dati che l'industria genera attraverso veicoli connessi, dispositivi di registrazione elettronica, sensori e altro, è probabile che riceva un impulso ulteriore. Alcune aree in cui il machine learning viene già applicato negli autotrasporti includono l'automazione del back-office, l'ottimizzazione dei percorsi, la manutenzione predittiva e lo sviluppo dei conducenti. È inoltre un elemento fondamentale nello sviluppo di tecnologie come il platooning e le piattaforme digitali di adattamento del carico.
Ma questo è solo la punta dell'iceberg in termini di ciò che il machine learning può fare per il settore degli autotrasporti. Guardando verso il futuro, la tecnologia continuerà ad evolversi, farà previsioni migliori in ambienti sempre più complessi e risolverà la più grande sfida del settore. Ecco uno sguardo ad alcune aree in cui il machine learning genererà un enorme valore per gli operatori dei trasporti:
Definizione e raggruppamento ottimizzati dei carichi
Il chilometraggio a vuoto rappresenta il 20% del traffico merci su strada in Europa, un numero che può arrivare fino al 40% in Cina. Una delle principali cause di ciò è l'inefficienza dei sistemi di spedizione, per cui i camion viaggiano verso una destinazione di ritiro senza alcun carico. Il machine learning può ridurre il numero di chilometri a vuoto percorsi, ad esempio prevedendo l'orario di arrivo di veicoli e carichi diversi raggruppando le consegne in base alla posizione geografica e alla destinazione. Il risultato non è solo un migliore utilizzo delle risorse e un minor numero di veicoli sulla strada, ma la riduzione dei costi di consegna fino al 25% e delle emissioni fino al 30%. Uber e Lyft utilizzano questo principio per gli spostamenti delle persone e stanno emergendo nuovi modelli aziendali per estenderlo al trasporto delle merci.
Previsione del flusso del traffico
Oggi gli urbanisti e altre autorità spesso pianificano le infrastrutture di trasporto senza informazioni sufficienti sui modelli di traffico che causano problemi come la congestione. Allo stesso tempo, esiste un volume crescente di fonti di dati, come la navigazione GPS, immagini satellitari e persino accessi ai social media che possono essere analizzati dalla tecnologia di machine learning per fornire previsioni e consigli sul traffico in tempo reale. Attraverso l'uso di segnali stradali automatizzati che operano sulla base dei dati raccolti da telecamere, sensori e immagini satellitari, i flussi di traffico potrebbero essere reindirizzati per ridurre le congestioni, in particolare sulle strade urbane. La città di Hangzhou sta già testando il terreno con l'uso del progetto City Brain di Alibaba che coordina più di 1.000 segnali stradali con l'obiettivo di prevenire o alleviare gli ingorghi in città.
Veicoli autonomi
La guida autonoma è già da tempo un tema centrale nel settore degli autotrasporti. I veicoli autonomi non sarebbero possibili senza l'aiuto del machine learning che, tra l'altro, riproduce continuamente l'ambiente circostante del veicolo a guida autonoma e prevede possibili variazioni di tale ambiente. L'autonomia dei veicoli è già una realtà, sebbene una tempistica per l'adozione su vasta scala rimanga difficile da stabilire. Ciò che è chiaro, tuttavia, è che la tecnologia offre il potenziale per ridurre i costi, migliorare la produttività e affrontare le sfide che derivano da nuove modalità di consumo come l'e-commerce.
Questi sono solo alcuni dei modi in cui il machine learning ha e avrà un impatto sul settore degli autotrasporti. Ci sono ovviamente molti altri modi in cui la tecnologia renderà il settore della logistica più proattivo, predittivo, automatizzato e personalizzato.
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