Kunstmatige intelligentie maakt Greener Bike Share-schema's

Sinds het eerste muntaangedreven Bike Share Scheme werd geïntroduceerd in Kopenhagen in 1995, zijn de gezondheids- en milieuvoordelen van Bike Sharing algemeen erkend. Als mensen ervoor kiezen om op een fiets te rijden, besturen ze geen auto, rijden ze niet in een taxi of gebruiken ze geen massatransportsystemen. Ze oefenen uit en verminderen congestie in een stad.

Dat is allemaal waar, maar we zien dat kunstmatige intelligentie (AI) in staat is om de positieve milieu-impact van Bike Share-schema's te maximaliseren en ze nog duurzamer te maken. Bike Share-schema's die een AI-platform implementeren, kunnen hun systemen in de richting van koolstofneutraliteit duwen en aantonen dat ze de klimaatverandering serieus nemen.

We hebben het gezien in de schema's waarin ons BICO AI-optimalisatieplatform is geïmplementeerd. Uit de gegevens blijkt dat AI rechtstreeks invloed kan hebben op hoe een Bike Share in een stad functioneert en zijn activiteiten optimaliseert, waardoor de CO2-emissies worden verminderd.

De grootste impact die AI kan hebben, is door simpelweg meer mensen een schema te laten gebruiken. Zoals gezegd, betekent dit dat ze geen andere vervoerswijze gebruiken en dat een stad en haar burgers gezonder zijn. BICO zorgt ervoor dat gebruikers de fietsen kunnen krijgen waar ze willen en waar ze aan het einde van hun reis aan het werk zijn. Dat maakt het handig om een ​​Bike Share Scheme te gebruiken en deze in hun dagelijkse routine op te nemen.

We hebben de groei van ridership over deze schema's gezien nadat ze BICO hebben geïmplementeerd:

  • Divvy Bikes, Chicago: ridership verhoogd met 0.75 Rides Per Day
  • MIBICI, Guadalajara: ridership verhoogd met 1.5 Rides Per Day
  • City Bikes, Helsinki: Ridership verhoogd met 5 Rides Per Day

Deze aantallen zijn per fiets, per dag. Dat is een enorme sprong in plaatsen als Helsinki, die grote invloed heeft op het voordeel dat de regeling oplevert. Dit wordt ook gecombineerd met een efficiëntere herverdeling van fietsen binnen een schema dat zich vertaalt in een verminderde CO2-voetafdruk voor de activiteiten van de schema's.

Ons platform maakt het mogelijk de herverdeling van fietsen te optimaliseren, zodat minder vrachtwagens minder ritten ondernemen om de best mogelijke resultaten voor gebruikers te bereiken. Het afgelopen jaar hebben Bike Share-schema's die gebruik maken van BICO de hoeveelheid herverdeling van vrachtwagens die op de weg wordt doorgebracht verminderd, terwijl ze ook de afstand verminderen die ze met 10,000-mijlen afleggen. Dat betekent minder CO2 gegenereerd door de vrachtwagens en een lagere CO2-voetafdruk voor het schema.

BICO is ook verantwoordelijk voor 100,000, omdat er minder fietsen hoeven te worden verplaatst, vanwege de precieze en optimale besluitvorming van AI. Door de processen van meerdere Bike Share-schema's te stroomlijnen, hebben we de uitstoot van 10-metrische tonnen CO2-uitstoot zien teruglopen als een direct gevolg van het feit dat er minder herdistributietrucks op de weg zijn. Dit heeft ervoor gezorgd dat deze fietsendelingsschema's een stap dichter bij hun doel komen om een ​​CO2-neutrale operatie te leveren.

Het komt er allemaal op neer dat een schoon vervoersmiddel nog schoner wordt door het gebruik van AI.

Laat ons weten of je meer wilt weten over hoe we Bike Share Schema's met AI ondersteunen: info@stageintelligence.co.uk