Sztuczna inteligencja w transporcie ładunków niebezpiecznych

Monografia bada zastosowanie sztucznej inteligencji do przewidywania i ograniczania ryzyka w transporcie ładunków niebezpiecznych. Dokonano przeglądu opartych na sztucznej inteligencji prognoz wypadków integracji telematyki i adaptacyjnych metod optymalizacji tras dostosowanych do amerykańskich autostrad. Szczególną uwagę poświęcono modelom uczenia maszynowego do prognozowania ryzyka planistom tras opartym na uczeniu się ze wzmocnieniem oraz cyfrowym ekosystemom bezpieczeństwa dostosowanym do ram DOT i FMCSA. Badanie pokazuje w jaki sposób sztuczna inteligencja przekształca logistykę towarów niebezpiecznych z reaktywnej zgodności na proaktywne zarządzanie bezpieczeństwem oparte na danych.