کاربرد هوش مصنوعی مولد در بهینه سازی طراحی زیرساختهای حمل و نقل پایدار چالشهای زیست محیطی و اقتصادی

هوش مصنوعی مولد به عنوان یکی از تحول آفرین ترین فناوری های دهه اخیر قابلیت بی سابقه ای در بهینه سازی طراحی و مدیریت زیرساخت های حمل و نقل پایدار ارائه می دهد. این پژوهش به بررسی جامع کاربردهای GenAI در حوزه های برنامه ریزی ترافیکی، هوشمند طراحی مسیرهای بهینه برای وسایل نقلیه الکتریکی، مدیریت لجستیک سبز، شبیه سازی سناریوهای بحران اقلیمی و ارزیابی اقتصادی-زیست محیطی زیرساخت های انعطاف پذیر پرداخته است. مدل های پیشرفته مولد مانند Diffusion Models، GANS، Autoencoders و یادگیری تقویتی امکان تولید سریع هزاران سناریوی بهینه را فراهم می کنند که می توانند انتشار گازهای گلخانه ای، مصرف انرژی و هزینه های عملیاتی را به طور قابل توجهی کاهش دهند و انعطاف پذیری زیرساخت ها در برابر تغییرات اقلیمی و بلایای طبیعی را افزایش دهند. روش شناسی پژوهش ترکیبی (مفهومی، تحلیلی، شبیه سازی) و مبتنی بر مرور ۳۲ منبع معتبر (۲۰۲۰-۲۰۲۵) به دو زبان فارسی و انگلیسی است. شبیه سازی ها با بهره گیری از EnergyPlus، PyTorch، TensorFlow و GIS بر داده های IPCC، مدل های CMIP۶ و اطلاعات محلی شهرهای تهران و لس آنجلس انجام شده است. نتایج نشان دهنده بهبود ۳۵ درصدی کارایی شبکه های حمل و نقل، کاهش ۲۸ درصدی انتشار CO۲ و صرفه جویی ۲۲ درصدی در هزینه های عملیاتی است. پژوهش همچنین چالش های مهم مصرف انرژی بالای مدل های بزرگ، سوگیری داده ها، نابرابری دسترسی به فناوری و مسائل اخلاقی را برجسته کرده و سیاست گذاری هایی نظیر یارانه دولتی برای ابزارهای GenAI، تدوین استانداردهای اخلاقی و توسعه مدل های هیبریدی (ترکیب GenAI و دانش بومی) را پیشنهاد می کند. این رویکرد در نهایت به تحقق اهداف توسعه پایدار سازمان ملل (به ویژه ۹ SDG، ۱۱ SDG و ۱۳ SDG) کمک شایانی خواهد کرد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی مولد ، حمل و نقل پایدار ، بهینه سازی زیرساخت ، چالش های زیست محیطی