フリート管理の場合、AIとIoTは一緒に優れています

モノのインターネット（IoT）への人工知能の適用は、ヘルスケアから製造、輸送に至るまでの業界で急速なイノベーションを推進しています。

IoTはデータ収集用のリモートセンサーシステムの開発に重点を置いていますが、モノの人工知能（AIoT）はそれらのシステムを接続して集合知を作成し、最終的にはシステム内の各ノードをよりスマートにします。インテリジェントな認知、エッジコンピューティング、自律機能を組み合わせることで、人間に触発された意思決定を低コスト、大規模、高精度で自動処理できるようになります。

このテクノロジーは、特に車両の安全性において、今日の多くの商用輸送システムのバックボーンをすでに形成しています。

AIoTは、人間が効率的に処理できない大量のデータを生成するセクターで特に役立ちます。運輸業界では、車両がテクノロジーフットプリントをアップグレードし、最新の先進運転支援システム（ADAS）を採用するにつれて、車両によって生成されるデータの量は日々増加しています。

ビデオと車両のデータを組み合わせることが安全上のリスクを検出して軽減するために重要ですが、ほとんどのプラットフォームには、クラウド内のすべてのデータを処理、分析、解釈するためのストレージまたはコンピューティング機能がありません。さらに、商用車に一般的に設置されているデバイスは高解像度のデータを生成するため、クラウド送信は経済的に禁止されています。

これに対応して、AIoTテクノロジーは、車載および車載デバイスの機械学習機能とクラウド処理環境のコンピューティング能力を組み合わせたものです。この統合されたアプローチにより、インストールされたデバイスは、クラウドに送信する前にデータを要約または削減する必要があった場合に失われていたであろう高度な洞察を推測できます。

AIoTシステムは独自の双方向性を備えており、数百のオンボードデバイスからのデータを集めて傾向を特定し、それらの同じデバイスが将来どのように意思決定を行うかを通知します。

オンボードデバイスは、車両のさまざまなポイントに設置された機械学習アルゴリズムとセンサーに基づいて、AI主導の意思決定を常に行っています。 AIoTシステムでは、すべての決定の背後にある理由がクラウド処理環境にアップロードされます。クラウド処理環境は、デバイスの大規模なグループからのデータと洞察を調べて、一般的な傾向を判断できます。この情報は、機械学習アルゴリズムの更新としてデバイスに返送されます。収集された「クラウドソーシング」インテリジェンスのこのループに参加するノードが多いほど、各ノードのパフォーマンスはよりスマートで優れたものになります。

ボーナスとして、AIoTシステムは、天気予報、交通状況、道路沿いの危険な事件など、車両センサーの外部で収集された情報を共有できます。これらの洞察は、運転行動データの上に階層化されており、最速ルートから気象条件に最適な速度まで、あらゆることについてリアルタイムで意思決定を行う方法をデバイスに教えます。

商用トラックの安全システムは、この用語が採用されるかなり前から、しばらくの間AIoTの利点を認識してきました。たとえば、AIoTは一般的に、ドライバーにタイムリーなセルフコーチングを提供するために使用されています。キャブ内ADASセンサーは、ドライバーに安全上のリスクをリアルタイムで警告できるため、衝突が発生する前に修正措置を講じることができます。

最近、AIoTは、危険な廊下に停車している商用トラックである「アヒルに座っている」ことをフリートマネージャーに特定して警告するためにも導入されています。このような場合、機械学習システムは、特定の場所に駐車した車両の安全上のリスクを反映した一連の複雑なイベントを評価します。

トリガー管理は輸送の安全性の鍵です。適切なタイミングで適切な通知を送信することで、コストのかかる衝突から艦隊を救い、そして最も重要なことに、命を救います。安全プラットフォームがフリート内のすべての車両からデータを取得し、それをクラウド内の実際の安全結果と関連付けると、AIoTにより、オンボードデバイスが適切な合図でドライバーに効果的に通知できるようになります。適切なタイミングでドライバーに警告する機能には、エッジ処理、低遅延の通知、および可能な修復が必要です。さまざまなイベントの継続的なストリームをクラウドに送信することでエッジで動作するデバイスとは対照的に、AIoTはこれらのデバイスに、最もリスクの高い動作を識別、優先順位付け、対応するように教えます。

商業輸送部門では、AIoTテクノロジーは、注意散漫、気象条件のスピード違反、歴史的に危険な道路の廊下での駐車など、今日の最も重大な運転リスクのいくつかに対処する可能性を秘めています。

いつでも、私たちはすでに国内で最も危険な道路を知っています。この情報をルーティングシステムにリンクして、すべてのドライバーが自分の車両または運転スキルレベルに最も安全で最も効率的なルートを選択できるようにすることの影響を想像してみてください。クラウドソーシングの場合、このテクノロジーは、地方自治体、州、連邦政府機関が甌穴などの危険な道路要素に対応し、道路や高速道路を設計する際に新しい安全戦略を展開するように導く可能性さえあります。

David Wagstaffは、の分析担当副社長です。 SmartDriveシステム 、ビデオベースの安全および輸送インテリジェンスのプロバイダー。