O abordare inovatoare de coordonare a flotelor de taxiuri electrice autonome, dezvoltată de Chalmers University și Volvo Cars, poate reduce costurile cu până la 60% și gestiona mai eficient traficul la orele de vârf în marile orașe europene. Potrivit cercetătorilor, soluția este adaptată la cerințele și provocările reale ale mobilității urbane cu vehicule autonome electrice. Iată cum funcționează și ce impact ar putea avea pentru orașele din Uniunea Europeană și România.
Coordonarea eficientă a flotelor de taxiuri electrice autonome reprezintă una dintre cele mai mari provocări tehnologice și de mobilitate pentru orașele Europei, mai ales în contextul adoptării rapide a soluțiilor de transport sustenabil. Un nou studiu realizat de Chalmers University în colaborare cu Volvo Cars propune o strategie ce folosește inteligența artificială și modele matematice avansate pentru a reduce costurile operaționale cu până la 60% și a optimiza fluxurile de vehicule în rețelele urbane complexe.
Cercetarea publicată în revista de specialitate „Transportation Research Part C: Emerging Technologies” abordează problema cheie a orelor de vârf: dimineața, fluxurile de pasageri se concentrează spre centrul orașului, iar seara în direcția opusă. Acest tipar provoacă adesea „curse goale”, când taxiurile autonome se întorc fără pasageri pentru a-și relua activitatea din zonele cu cerere crescută. Acest fenomen, dacă nu este gestionat eficient, poate genera aglomerație suplimentară, timpi de așteptare mari pentru utilizatori și supraîncărcarea stațiilor de încărcare pentru vehicule electrice.
Noutatea metodei propuse de echipa Chalmers constă în integrarea unor Rețele Neuronale Bayesiene (BNN), specializate în prognozarea cererii de pasageri și a disponibilității stațiilor de încărcare, pe baza datelor istorice. Acest tip de algoritm nu doar estimează probabilitatea evenimentelor, ci și gradul de incertitudine asociată, ceea ce îl face rezilient la variații bruște – de exemplu, atunci când vremea se schimbă neașteptat. Datele analizate au inclus exemple din orașe precum San Francisco și Chicago, cu potențial de aplicare directă în marile orașe europene, inclusiv din România.
Sistemul de inteligență artificială oferă estimări precise asupra cererii, dar deciziile finale privind redistribuția vehiculelor și planificarea încărcării sunt preluate de modele matematice de optimizare cu reguli clare. Pentru a gestiona complexitatea ridicată a unui oraș mare – unde numărul variabilelor ajunge la niveluri imposibil de abordat cu metode tradiționale – algoritmul divizează problema în sub-secțiuni, creând rapid planuri integrate pentru întreaga flotă.
Studiul subliniază că alegerea tehnologiei vehiculului electric (capacitate a bateriei, eficiență energetică) influențează semnificativ fiabilitatea flotei pe termen lung. O combinație optimă între dimensiunea bateriei, strategiile inteligente de încărcare și prognoza cererii poate crește gradul de utilizare și reduce cursele neproductive. Toate deciziile de control sunt proiectate să respecte standardele europene de siguranță și operare, inclusiv cele pentru pilotările de vehicule autonome din Uniunea Europeană.
Aceste soluții vin într-un moment în care orașele europene, inclusiv din România, se confruntă cu cerințe stricte privind calitatea aerului și nevoia de mobilitate urbană eficientă. Sub egida Green Deal și Directiva europeană (UE 2019/1161), autoritățile investesc masiv în infrastructură digitală, rețele de stații de încărcare conforme cu standarde precum CCS și ISO 15118 și integrarea serviciilor autonome în sistemele publice de transport (MaaS). Experții estimează că reducerea costurilor per kilometru cu până la 60% va transforma fundamental modul în care locuitorii orașelor europene și române optează între mașină personală, taxi tradițional și servicii autonome electrice, favorizând transportul partajat și reducerea traficului general.
Pe piața europeană, noile strategii poziționează flotele autonome electrice ca soluție competitivă față de jucători consacrați (Waymo, Mobileye, grupuri auto precum Volkswagen și Renault) și oferă instrumente concrete pentru a evita efectul de congestie urbană cauzată de gestionarea ineficientă a vehiculelor autonome. Capacitatea algoritmului de a minimiza cursele goale și de a exploata infrastructura de încărcare într-un mod echilibrat răspunde atât nevoilor operatorilor, cât și obiectivelor de spațiu urban și reducere a emisiilor impuse de politicile UE.
Concluzia studiului Chalmers-Volvo este că o abordare flexibilă, bazată pe date, permite orașelor și operatorilor de mobilitate să gestioneze flote la scară largă fără a genera costuri suplimentare pentru utilizatori sau operatori și fără a crește presiunea asupra infrastructurii. Pentru România, unde dezvoltarea urbană rapidă pune presiune pe rețelele de transport, această inovație ar putea contribui la modernizarea și eficientizarea serviciilor de taxi autonom electric, accelerând tranziția către mobilitate urbană curată și inteligentă.