логістичні системи

У статті запропоновано метод прогнозування затримок доставок та оптимізації маршрутів у логістичних системах з використанням графових нейронних мереж. Сучасні логістичні мережі стикаються з численними викликами, пов’язаними з непередбачуваними затримками, що виникають через динамічні умови трафіку, погодні умови, несправності транспорту та інші зовнішні чинники. Традиційні методи машинного навчання, такі як регресійні моделі чи дерева рішень, виявляються недостатньо ефективними для моделювання таких складних просторово-часових взаємозв’язків у логістичних системах.

Інтеграція штучного інтелекту в логістичну галузь – це сфера, що швидко розвивається і має потенціал докорінно змінити способи транспортування та управління товарами. Штучний інтелект можна використовувати для оптимізації широкого спектру логістичних процесів – від прогнозування попиту і планування маршрутів до управління складом і обслуговування клієнтів. Однак інтеграція штучного інтелекту також викликає низку технічних та етичних проблем, які необхідно вирішити для забезпечення його успішного впровадження.