Искусственный интеллект – не новая тема. Даже представители компании признают, что сегодня он может «успешно создавать обширные и выходящие далеко в будущее транспортные графики».
«Алгоритмы работают быстро, не совершают ошибок и постоянно корректируют первоначальные данные, например, исходя из текущей дорожной ситуации или исходя из времени работы отдельных водителей. Это дает безграничный потенциал для многоуровневой оптимизации транспортных процессов», – утверждает Гжегож Борович, управляющий директор Omega Pilzno.
Тем не менее, компания почти пять лет искала решение, которое упростило бы работу планировщиков. Образно говоря, это они совмещают в своей повседневной работе два типа данных – с одной стороны, информацию о свободных транспортных средствах и водителях, а с другой – о заказах.
Фот. Omega Pilzno
«У нас несколько тысяч заказов в месяц. Более десятка человек должны объединять эти перевозки с транспортными средствами, учитывая предпочтения водителя и рабочее время, детали самого заказа, текущую ситуацию на дорогах и чрезвычайные происшествия, такие как блокировка трасс. И все это по-прежнему должно быть оптимальным по стоимости», – объясняет в интервью Trans.INFO Бартломей Мартыка, руководитель проекта по искусственному интеллекту в Omega Pilzno.
Дополнительный вызов – это когда из-за непредвиденных обстоятельств один из «элементов пазла» выпадает. «Потому что, например, водитель заболел, или на дороге произошла авария. Тогда планировщик должен быстро найти решение. Именно в этом мы видим наибольший потенциал искусственного интеллекта», – добавляет он.
Объединение сотен различных заказов с сотнями транспортных средств требует много работы, что отнимает драгоценное время. У искусственного интеллекта это занимает секунды, а еще он может постоянно следить за всеми перевозками одновременно, чтобы в реальном времени отлавливать какие-либо проблемы, – вторит ему Адриан Мировски, президент правления компании Snarto, создавшей тестируемое на данный момент решение.
Поддержка данными
В настоящее время планировщики и искусственный интеллект одновременно работают над одними и теми же задачами. Результаты их работы будут сравниваться, что даст четкое представление о ситуации, когда ИИ предлагает другие решения, чем сотрудники. Будут также выясняться причины такого положения дел.
«Первые выводы можно будет сделать после первой недели, но испытания продлятся не менее месяца. Искусственному интеллекту нужно время, чтобы всему научиться. А учится он у людей, поэтому в этот момент необходим постоянный человеческий контроль над ним», — объясняет Мартыка.
Алгоритм всегда будет предлагать одно – лучшее, по его мнению – решение. Тем не менее, ответственность за его выбор несет планировщик. Если он не согласен с предложенным решением, то отвергнет его. А тогда ИИ найдет еще один.
Расхождения возможны даже в том случае, если у искусственного интеллекта нет определенной информации, которая есть у планировщика. Например?
«Если мы не указали информацию о том, что у одного из наших водителей нет паспорта, искусственный интеллект может назначить его для перевозки в Англию. А пересечь границу без такого документа невозможно. Поэтому планировщик отклонит предложение отправить этого водителя на маршрут. Мы же на этапе тестирования выясним, какую дополнительную информацию такого типа нужно вводить, чтобы избежать подобных ошибок в будущем», – поясняет руководитель проекта.
Фот. Omega Pilzno
Ключевые цели
Omega Pilzno утверждает, что основными целями нового решения являются «улучшения в сфере своевременности» и «сокращение пустых пробегов».
«Это будет следовать строго из преимущества механизма искусственного интеллекта над планировщиками. Без такого алгоритма кто-то 12 часами ранее может не понять, что уже опаздывает. Когда инструмент сигнализирует планировщику, что возникнет проблема со своевременностью, планировщик может попросить его быстро найти решение. Сегодня этим занимаются сами сотрудники, но, скажем прямо, очень сложно постоянно отслеживать информацию о местонахождении транспортного средства, о препятствиях на маршруте и оперативно реагировать на изменения», – объясняет Бартломей Мартыка.
«В результате все это также будет тесно связано с сокращением порожних километров», – добавляет он.
Слабые стороны ИИ
«Инвестиции в инструменты с использованием искусственного интеллекта не удивляют. Из исследования McKinsey Global Institute следует, что «компании, которые раньше внедрят технологии на основе ИИ, могут удвоить свой денежный поток, в то время как опоздавшие увидят, что их денежный поток сократится примерно на 20 проц. по сравнению с сегодняшними уровнями», – напоминает bito.com.
«Транспортный рынок, как и другие отрасли, очень сильно сосредотачивается на имеющихся данных и систематизированном способе их сбора. Уже некоторое время мы наблюдаем за тенденцией data-driven, которая заключается в принятии бизнес-решений на основе данных, а не эмоций», – комментирует Мартыка.
Конечно, хватает и препятствий, хотя их анализ меняется с годами. Еще в 2017 году из исследования McKinsey, обсуждавшегося на портале bito.com, следовало, что самыми большими препятствиями, стоящими на пути инвестирования в цифровые технологии, являются: требования к защите данных (79 проц. респондентов), требования по технической безопасности (63 проц.) и нехватка квалифицированных кадров (55 проц.). Спустя два года представители компании все еще жаловались на подобные сложности, но их процентная доля снизилась – например, о нехватке сотрудников говорили до 48 проц.
Фот. Omega Pilzno
Теперь ожидается, что ситуация будет выглядеть иначе.
«Напомним, что после вступления в силу требований, связанных с GDPR, мы перестали так переживать за свои данные. Со стороны сотрудников также нет опасений. Квалифицированных экспертов можно найти, а те, кто пока не пользовался инструментами, поддерживаемыми ИИ, не боятся их и даже спрашивают об их внедрении», – уверяет руководитель проекта.
По его мнению, ключевым препятствием для использования ИИ сегодня является качество данных или их отсутствие.
«Меня беспокоят не внутренние базы данных, а устройства, которые предоставляют данные извне. Например, работа телематических систем в грузовых автомобилях. Если они перестанут работать хоть на мгновение, искусственный интеллект не будет знать, сколько рабочего времени осталось у водителя и в каком месте находится грузовик. Так что он будет бесполезен», – объясняет Бартломей Мартыка.
A такие ситуации будут происходить.
«Бывают и технические проблемы, например, отсутствие связи для загрузки данных с устройств, используемых водителем. Это практически единственная вещь, которой я сегодня боюсь. Мы должны осознавать, что пробелы в данных будут появляться. У нас 700 транспортных средств, это живой организм, и всегда что-то может выйти из строя», – заключает он.
