Se déplacer intelligemment dans la ville

ProClim Flash 73

Les technologies modernes de combustion et l'abondance du pétrole ont révolutionné notre mobilité et réduit les distances - au détriment de l'environnement. La numérisation et l'intelligence artificielle peuvent-elles parer à cet impact dommageable ?

Alors que les véhicules sont toujours chargés à 100 % avec une charge classique, des algorithmes de charge intelligents échelonnent le processus de manière à ce que le réseau électrique soit le moins sollicité possible. Par exemple, si une voiture n'a besoin que de 80 % de sa capacité certains jours, l'IA le reconnaît et en tient compte. (ProClim Flash 73)
Immagine: Inderwildi et al. En. Env. Sci. 2020 (13) 744-771

Texte : Oliver Inderwildi, ProClim et Cambridge Cares Singapour et Markus Kraft, Cambridge Cares Singapour

En 1872, Phileas Fogg et son majordome partent du Reform Club de Londres pour faire le tour du monde en moins de quatre-vingts jours. Le héros du célèbre roman de Jules Verne se déplace, entre autres, en montgolfière et à dos d'éléphant. Aujourd'hui, il ne nous faudrait que deux trajets en métro et trois en avion pour effectuer ce périple - nous serions de retour sur le Pall Mall à Londres au bout de 48 heures. L’évolution de la mobilité en l’espace de cent ans a rendu ce voyage quarante fois plus rapide. Mais en recourant à une technologie basée sur les combustibles fossiles, qui est à l'origine de 17 pour cent des émissionsmondiales de CO21.

Toutefois, la numérisation ouvre la voie à des avancées technologiques pour optimiser le système fossile, le décarboner et réduire substantiellement l'impact de la mobilité sur l'environnement. La mobilité urbaine jouera un rôle de pionnier dans ce développement. Les systèmes de guidage numérique dirigent déjà le trafic aux heures de pointe, ce qui permet de mieux utiliser les infrastructures existantes, donc d'économiser du temps et de l'argent, et surtout de produire moins de CO2 et degarantir un air plus pur grâce à la réduction des émissions polluantes.

Les systèmes de guidage numérique simulent la réalité

Ces systèmes de contrôle sont basés sur une réplique numérique des systèmes réels. En plus d'optimiser le statu quo, ils peuvent également être utilisés pour planifier et simuler des innovations profondes. Si ces dernières montrent l'effet souhaité, elles peuvent être appliquées dans la réalité. Cela permet non seulement de réduire les émissions, mais aussi de maintenir à un faible niveau les coûts de la transition vers un système durable d’énergie et de transport.

Grâce à l'intelligence artificielle (IA), les systèmes de guidage pourront être encore grandement améliorés à l'avenir. Elle offre aux décideuses et décideurs un excellent outil de planification, qui permettra de rendre le transport de personnes et de marchandises plus efficace et de réduire son empreinte écologique, notamment ses émissions de CO2.

La recharge intelligente des voitures électriques

L'IA aidera également à électrifier les transports sans surcharger le réseau de distribution. Par exemple, grâce à la recharge coordonnée des batteries (voir illustration) : le système de contrôle intelligent sait quel véhicule électrique a besoin de quelle quantité d'électricité pour un trajet donné, ne recharge ses batteries qu'autant que nécessaire et déleste ainsi le réseau. Inversement, un tel dispositif peut forcer la recharge afin d'équilibrer les pics de production d'électricité. Ceux-ci peuvent se produire pendant les jours ensoleillés, lorsque la quantité d'énergie solaire injectée dans le réseau est supérieure à la moyenne. La fusion croissante des systèmes de transport et des réseaux électriques est essentielle pour établir un système énergétique durable.

Bien entendu, les méthodes numériques ne sont pas, à elles seules, le remède miracle pour une mobilité durable. Mais elles apporteront une partie importante de la solution dans de nombreux domaines2. Nous vous tiendrons au courant.

Bibliographie

1 Inderwildi O, Sir King D (2012) Energy, Transport & the Environment: Addressing the Sustainable Mobility Paradigm. Springer.

2 Inderwildi O, Kraft M (2021) Intelligent Decarbonisation. Springer.

Alors que les véhicules sont toujours chargés à 100 % avec une charge classique, des algorithmes de charge intelligents échelonnent le processus de manière à ce que le réseau électrique soit le moins sollicité possible. Par exemple, si une voiture n'a besoin que de 80 % de sa capacité certains jours, l'IA le reconnaît et en tient compte. (ProClim Flash 73)
Alors que les véhicules sont toujours chargés à 100 % avec une charge classique, des algorithmes de charge intelligents échelonnent le processus de manière à ce que le réseau électrique soit le moins sollicité possible. Par exemple, si une voiture n'a besoin que de 80 % de sa capacité certains jours, l'IA le reconnaît et en tient compte. (ProClim Flash 73)Immagine: Inderwildi et al. En. Env. Sci. 2020 (13) 744-771

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