Künstliche Intelligenz im Gefahrguttransport - Snurnikov, Aleksandr
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Die Monographie untersucht die Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Vorhersage und Minderung von Risiken im Gefahrguttransport. Sie befasst sich mit KI-basierter Unfallvorhersage, Telematik-Integration und adaptiven Routenoptimierungsmethoden, die auf US-Autobahnen zugeschnitten sind. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf maschinellen Lernmodellen für die Risikovorhersage, verstärkend lernenden Routenplanern und digitalen Sicherheitsökosystemen, die mit den Rahmenwerken des US-Verkehrsministeriums und der FMCSA abgestimmt sind. Die Studie zeigt, wie KI die Gefahrgutlogistik von der…mehr

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Produktbeschreibung
Die Monographie untersucht die Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Vorhersage und Minderung von Risiken im Gefahrguttransport. Sie befasst sich mit KI-basierter Unfallvorhersage, Telematik-Integration und adaptiven Routenoptimierungsmethoden, die auf US-Autobahnen zugeschnitten sind. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf maschinellen Lernmodellen für die Risikovorhersage, verstärkend lernenden Routenplanern und digitalen Sicherheitsökosystemen, die mit den Rahmenwerken des US-Verkehrsministeriums und der FMCSA abgestimmt sind. Die Studie zeigt, wie KI die Gefahrgutlogistik von der reaktiven Einhaltung von Vorschriften in ein proaktives, datengesteuertes Sicherheitsmanagement verwandelt.
Autorenporträt
Aleksandr Snurnikov ist Ingenieur und Forscher mit den Schwerpunkten Verkehrssicherheit, intelligente Infrastruktur und angewandte künstliche Intelligenz. Seine Arbeit verbindet Wirtschaftsingenieurwesen mit digitaler Logistik und konzentriert sich auf KI-Systeme für Verkehrssicherheit, Risikoanalyse und nachhaltiges Frachtmanagement.