Un tournant pour la mobilité verte

L’intelligence artificielle nous aide à rendre notre avenir plus durable. Cela est particulièrement évident dans le domaine de la mobilité verte.

Le changement climatique et la question associée de la durabilité font désormais partie intégrante du débat public – et la mobilité verte joue un rôle important dans ce contexte.

Ces dernières années, le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) a largement contribué à nous rapprocher un peu plus de l’objectif d’une mobilité durable. L’utilisation de l’IA offre désormais de nombreuses solutions innovantes qui non seulement protègent l’environnement, mais changent aussi fondamentalement la mobilité.

Transports publics locaux : réseaux intelligents et efficacité accrue

Les transports publics locaux en sont un exemple. L’IA contribue déjà à rendre les itinéraires plus efficaces et à mieux adapter les capacités à la demande réelle. En analysant les données en temps réel, l’IA peut, par exemple, prédire l’utilisation des bus et des trains, contribuant ainsi à éviter la surpopulation et à optimiser les horaires. Cela améliore non seulement l’expérience utilisateur, mais augmente également l’attractivité des transports publics locaux en tant qu’alternative durable au transport individuel en voiture.

Autopartage et covoiturage : une utilisation efficace grâce à l’IA

L’autopartage et le covoiturage sont des éléments importants de la mobilité verte car ils peuvent réduire le nombre de véhicules sur les routes et ainsi réduire les émissions. Les technologies d’IA permettent d’optimiser la disponibilité des véhicules exactement là où ils sont nécessaires et de constituer des covoiturages de manière à minimiser les détours et les trajets à vide.

En utilisant l’IA pour prédire la demande et contrôler la distribution des véhicules en conséquence, les services d’autopartage peuvent devenir globalement plus efficaces et plus attractifs.

Mobilité à vélo : promotion et sécurité assistées par l’IA

Même si certains n’y pensent même pas, l’IA peut également apporter une contribution significative dans le domaine de la mobilité à vélo. L’analyse des données de trafic permet par exemple d’identifier des itinéraires cyclables sûrs et d’aménager des places de stationnement pour vélos en fonction des besoins. En outre, les systèmes basés sur l’IA peuvent contribuer à améliorer l’interaction entre les cyclistes, les piétons et la circulation motorisée afin d’accroître la sécurité de tous les usagers de la route.

Cela fait d’une pierre deux coups, car la promotion du vélo contribue de manière significative à la réduction des émissions dues au trafic et rend également une forme de mobilité saine et respectueuse de l’environnement encore plus attrayante.

L’IA dans les réseaux énergétiques intelligents

Un autre aspect clé de la mobilité verte qui est révolutionné par l’IA est l’intégration et l’optimisation des réseaux énergétiques intelligents, car l’apprentissage automatique et les capacités d’adaptation des systèmes d’IA sont cruciaux pour l’utilisation efficace des sources d’énergie renouvelables telles que l’énergie éolienne et photovoltaïque.

L’IA contribue à équilibrer l’offre et la demande d’énergie en temps réel, par exemple en optimisant la production et la distribution d’énergies renouvelables. C’est la seule manière de façonner la transition énergétique à moyen terme si la demande en électricité augmente progressivement grâce aux pompes à chaleur et à l’électromobilité.

L’IA contribue également à la transition vers une mobilité durable

Il est absolument clair que les moteurs à combustion interne ne disparaîtront pas de nos routes du jour au lendemain. Dans certains pays, on les trouvera probablement pendant des décennies.

Cependant, l’intelligence artificielle peut contribuer à faire progresser le développement et la production de carburants durables, qui peuvent ensuite être utilisés pour rendre les véhicules à propulsion conventionnelle plus respectueux de l’environnement. En analysant de grandes quantités de données et en simulant des processus chimiques, les applications d’IA permettent d’identifier des moyens plus efficaces de produire des biocarburants, des carburants synthétiques et de l’hydrogène.

Les carburants obtenus à partir de la biomasse et d’autres sources renouvelables peuvent être produits avec une consommation d’énergie inférieure et des rendements plus élevés. Les algorithmes basés sur l’IA contribuent également à optimiser les processus de production et à réduire les coûts, améliorant ainsi la viabilité économique et l’acceptation par le marché de ces alternatives respectueuses de l’environnement aux combustibles fossiles.

En accélérant la recherche et le développement de carburants durables, l’IA contribue de manière significative à la réduction des émissions de CO2 dans le secteur des transports et à la promotion de la transition mondiale vers une mobilité plus verte.