أخبار ar.wedoany.com، تواصل شركة Samsara توظيف الذكاء الاصطناعي كأداة أساسية لتعزيز سلامة الأساطيل. وتعتقد الشركة أن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على اكتشاف المزيد من أحداث القيادة عالية المخاطر فحسب، بل يساعد أيضًا الأساطيل في اتخاذ إجراءات وقائية قبل تطور هذه الأحداث إلى حوادث تصادم.
قدم أرپان بودوتوري، نائب رئيس منتجات السلامة في الشركة، هذا المفهوم خلال مؤتمر Beyond الذي عُقد في لاس فيغاس أواخر يونيو. وتعتمد مجموعة منتجات السلامة التي أطلقتها الشركة مؤخرًا، والتي تشمل إحاطات السائق المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي (AI-generated Driver Briefings)، وتوجيهات القيادة المصاحبة بالذكاء الاصطناعي (AI Ride-Alongs)، ووظيفة تحديد أولويات التدريب (Coaching Priority)، على هذا التصميم.
أشار بودوتوري إلى أن الأساطيل تواجه حاليًا تحديات مشتركة، منها إرهاق أعباء العمل على مسؤولي السلامة، وارتفاع معدل دوران السائقين، وتسبب نسبة صغيرة من السائقين ذوي المخاطر العالية في غالبية حوادث التصادم.
وقال: "تُظهر البيانات أن أعلى 10% من السائقين خطورة يتسببون في ثلث حوادث التصادم، بينما يتسبب أعلى 25% منهم في ما يقرب من ثلثي هذه الحوادث." وأوضح سبب استثمار الشركة الكبير في تقنيات التدريب والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تستند هذه الجهود إلى منصة العمليات المتصلة من Samsara، التي تعالج حاليًا حوالي 20 تريليون نقطة بيانات متراكمة على مدى العقد الماضي. وهذا يمكّن الشركة من تحديد أنماط القيادة، وتقييم فعالية التدريب، والتحسين المستمر لنماذج السلامة.
غير أن بودوتوري يرى أن تحسين الذكاء الاصطناعي ليس سوى جانب واحد، وأن تغيير نظرة السائقين لهذه التكنولوجيا لا يقل أهمية.
قال بودوتوري: "في الماضي، كان السائقون ينظرون إلى Samsara كأداة قد توقعهم في المشاكل. كانت تلتقط الأخطاء ثم تطلب منهم الخضوع للتدريب." وأضاف: "ما نفعله الآن هو تمكين السائقين، من خلال توفير وكيل ذكي يرافقهم طوال الرحلة، ويُلخص كل ما يحتاجون إليه للقيادة في تحديث مدته دقيقتان."
ولهذا الغرض، أطلقت الشركة إحاطات السائق بالذكاء الاصطناعي. وهو مساعد ذكاء اصطناعي مدمج في المركبة ومراعٍ للسياق، لا يقتصر على معالجة الأحداث عالية المخاطر بعد وقوعها، بل يركز على تجهيز السائق قبل بدء الرحلة وتقديم التوجيه أثناء القيادة. قبل بدء المناوبة، يمكن للذكاء الاصطناعي تلخيص معلومات الطقس والمرور والطريق والمواقع عالية الخطورة. وأثناء القيادة، يستمر النظام في إرسال تنبيهات صوتية، مما يقلل حاجة السائق إلى النظر في أنظمة الملاحة أو التطبيقات الأخرى. وأوضح بودوتوري أن الهدف هو إبقاء نظر السائق إلى الأمام والقضاء على عوامل التشتيت.
تعمل ميزات السلامة الفورية، مثل تحذيرات التصادم وكشف التشتت، في الوقت الفعلي عبر الحوسبة الطرفية على المركبة. وقال: "تقريبًا جميع عمليات الكشف تتم على الحافة. لدينا نماذج مخصصة درّبناها بأنفسنا، تحقق استجابة بالميلي ثانية لأن ظروف الطريق ديناميكية." بينما يُستخدم الذكاء الاصطناعي السحابي لتحليل سلوك القيادة بمرور الوقت، ودمج الأحداث الفردية في أنماط أوسع، مما يساعد مسؤولي السلامة على فهم فعالية التدريب والاحتياجات والمخاطر الناشئة.
أشار بودوتوري إلى أنه بعد إرسال الأحداث إلى الخادم الخلفي، يمكن تقييمها والتحقق منها ووضع العلامات عليها دون اتصال بالإنترنت. "لدينا القدرة على ربط الأحداث واكتشاف الأنماط في سلوك القيادة، وهو أمر لم يكن ممكنًا قبل بضع سنوات. هذه التكنولوجيا الجديدة تمكننا من تحديد الأحداث المساهمة في المخاطر، وتزويد المدربين بصورة كاملة تشمل السياق البيئي."
كما كشفت مجموعة البيانات المتنامية للشركة عن اختلافات إقليمية في سلوك السائقين. ففي كندا، على سبيل المثال، تُعد السرعة الزائدة من أكثر السلوكيات شيوعًا بين مستخدمي Samsara بسبب اتساع المساحة الجغرافية؛ بينما في المكسيك، تركز الأساطيل أكثر على استخدام الهاتف المحمول، وسلامة البضائع، والتشويش على نظام تحديد المواقع العالمي (GPS).
تستطيع وظيفة تحديد أولويات التدريب (Coaching Priority feature) التعرف على السياق والأنماط، مما يساعد الأساطيل على تركيز جهود التدريب المحدودة على المجالات الحيوية. لا تقوم أداة الذكاء الاصطناعي هذه بوضع علامة على حدث فرملة مفاجئ واحد، بل تراقب كيفية تفاعل عوامل متعددة مثل سلوك القيادة والطقس والبيئة الطرقية ووقت القيادة، لبناء صورة أكثر اكتمالاً للمخاطر، وتحديد أولويات التدريب بناءً على ذلك. في عرض توضيحي للمنتج لوسائل الإعلام، ذكرت Samsara أن تحليلاتها الداخلية أظهرت أن هذه الوظيفة تحدد السائقين الذين يتورطون لاحقًا في حوادث وتصنفهم كأولوية عالية، بدقة تبلغ حوالي 80% قبل خمسة أيام على الأقل من وقوع الحادث. وأشارت الشركة أيضًا إلى أن "درجة أولوية التدريب" مستقلة تمامًا عن "درجة السلامة" المستخدمة في تكوين الأسطول أو الألعاب التحفيزية، فهي تدرس جميع عوامل الخطر، بما في ذلك العوامل الخارجة عن سيطرة السائق، لمساعدة المديرين في تحديد أولويات التدريب.
أكد بودوتوري أن هذه الوظيفة لا تحل محل حكم مسؤولي السلامة. فخاصية تحديد أولويات التدريب لا توصي بإجراءات محددة، بل تدرج السائقين الذين قد يحتاجون إلى الاهتمام، تاركة للأسطول حرية تحديد طريقة الاستجابة. ووفقًا لسياسات كل منها، يمكن للمؤسسات توزيع التدريب الآلي، أو التعلم الذاتي، أو التدريب الجماعي، أو المقابلات الفردية. وقال: "هذا يعتمد كليًا على العميل. نحن لا نقدم توصيات محددة، بل نوفر الأدوات التي تمكن العميل من تحديد كيفية التدخل."
بالنسبة للأساطيل الكبيرة، تكتسب هذه الرؤية أهمية خاصة. فبدلاً من مراجعة آلاف السائقين واحدًا تلو الآخر، يمكن للمديرين العثور بسرعة على القلة التي تحتاج إلى اهتمام فوري. وقال بودوتوري: "من هم الخمسون شخصًا الذين أحتاج حقًا إلى التركيز عليهم؟ كيف يتداخل وقت خدمتهم؟ كيف تتغير درجاتهم بمرور الوقت؟" وأضاف: "هذه هي الأسئلة التي يمكن للمديرين الآن الحصول على إجابات لها. أحيانًا نرى سائقين ذوي أداء جيد تنخفض درجاتهم قليلاً، فيكفي أن يتواصل معهم المدرب قائلاً: 'هل حدث شيء في حياتك؟ هل يمكنني مساعدتك؟' هذا يشبه وضع البيانات في خدمة الحدس."
