Transportas ir logistika- neatsiejama daugumos verslų dalis. Pagal pateiktus statistikos duomenis, pasaulinis transporto rinkos dydis 2020 m. buvo lygus 7,98 trilijonai USD. Šiai rinkai nuolat plečiantis, prognozuojama, kad 2030 m. šios rinkos dydis pasieks 18,23 trilijonų USD (Precedence research duomenimis). Didėjant paklausai, žmonių skaičiui ir vartojimui, didėja paklausa transporto ir logistikos paslaugų teikimui. Transporto krovinių pervežimo planavimas yra sudėtingas uždavinys – planavimo metu turi būta atsižvelgta į įvairius išorinius duomenis, tokius kaip priekabos matmenys, priekabos tipas, priekabos savybės, taip pat sąlygos keliuose, kamščiai, sunkvežimių greitis įvairiuose keliuose, klientų užsakymų srautas, užsakymų pakeitimai, automobilio statusas (laisvas, užimtas, kada atsilaisvins), atstumas iki pasikrovimo ir iškrovimo vietos, vairuotojo darbo laikas, pakrovimo darbo laikas, iškrovimo darbo laikas, ne darbo dienos, draudimai važiuoti, kliūtys kelyje, tarptautiniai teisiniai reglamentai ir galiojantys įstatymai). Esant tokiam dideliam skaičiui kintamųjų, krovinių pervežimo planavimo uždavinį sudaro pasirinkimas iš milijonų variantų ir planavimo procese dalyvaujantiems darbuotojams ši užduotis tampa per sunki. Taip pat, šiuo metu nėra sukurtos sistemos / įrankio, gebančio automatiškai ar automatizuotai įveikti šį uždavinį, planuoti realiu laiku. Skirtinguose transporto ir logistikos įmonėse taikant individualias krovinių planavimo metodikas, neišvengiamos žmogiškojo faktoriaus klaidos. Rinkoje naudojamose dalinai automatizuotose krovinių planavimo sistemose dažnai nebūna galimybės suvesti duomenis apie krovinius, transporto parką, vykdomus projektus, vairuotojų darbo režimus bei kiti aktualūs ir tiesiogiai teikiamų paslaugų kokybę galinti nulemti informacija-duomenys, kurie yra itin svarbūs siekiant optimaliai pervežti krovinius. Klientai dažnai pateikia netikslias krovinių pervežimo sąlygas arba jas tikslina pervežimo metu, kas dar labiau apsunkina krovinių planavimą ko pasėkoje transporto ir logistikos kompanijos susiduria su iššūkiais krovinius pristatyti laiku, su tuo susijusiomis finansinėmis išlaidomis bei poveikiu gamtai, taip sudeginant daugiau kuro bei išskiriant gerokai didesnį CO2 kiekį, nei būtų galima išskirti optimizavus krovinių paskirstymą. Krovinių pervežimo planavimui įtaką turi ne tik anksčiau minėtos sąlygos, tūkstančiai transporto priemonių ir vairuotojų, bet ir vis griežtėjantys krovinių pervežimo reikalavimai. Europos Sąjungos, Europos ekonominės erdvės ir trečiosiose šalyse griežtėja vairuotojų darbo sąlygų nuostatai, taip pat griežtėja apribojimai sunkiajam transportui, griežtėja transporto eismo nuostatos. Šių apribojimų įvedimas dar labiau apsunkina planavimo sistemų modelius, tad jau esančios sistemos nėra pajėgios planuoti šiomis sąlygomis ir pasiūlyti efektyviausius sprendimus. Gausėjant informacinių technologijų priemonių kiekiui bei pritaikomumui (išmanieji telefonai, GPD, informaciją apie būklę keliuose realiu laiku teikiančios priemonės, pvz. trafficban.com), įžvelgiamos galimybės naujausias technologijas pritaikyti automatizuojant transporto planavimo užduočių įgyvendinimui. Be to, auganti konkurencija logistikos sektoriuje reikalauja kokybiškesnio, efektyvesnio ir greitesnio transportavimo planavimo bei operatyvaus reagavimo į klientų poreikius. Siekiant prisidėti prie įvardintų problemų sprendimo, projekto įgyvendinimo metu planuojama sukurti dirbtinio intelekto technologijomis paremtą logistikos platformos prototipą (minimaliai gyvybingą produktą), skirtą visiškai skaitmenizuoti logistikos procesus ir supaprastinti krovinių pervežimo procedūras. Planuojama kurti platforma taps įrankiu visoms tiekimo grandims (siuntėjas, vežėjas, gavėjas), kuri visą pervežimo procesą ir visus tiekimo grandinės dalyvius apjungs į vieną transporto platformą. Informacinės sistemos narių sąveika vyks per dirbtinio intelekto pagrindu sukurtą algoritmą, apdorojant suvedamus ir per API iš įrenginių surenkamus duomenis. Algoritmas taps unikaliu įrankiu, kuris daugumos pervežimo procesų laiko kaštus sumažins iki minimalaus, o kai kurie procesai iš viso bus visai eliminuoti. Ši transporto platforma bus pasiekiama kiekviename išmaniajame įrenginyje ar kompiuteryje, taip suteikiant vartotojams patogų naudojimąsi iš bet kurios pasaulio vietos bet kuriuo laiku. Platforma kompiuteriuose veiks kaip programinė įranga, o naudotis platforma mobiliajame įrenginyje ar planšetėje bus galima per mobiliąją programėlę su Android ir OS įrenginiais. Projekto metu kuriamos dirbtinio intelekto technologijomis paremtą logistikos platformos pagrindu bus teikiamos personalizuotos krovinių pervežimo paslaugos. Klientams bus sudaryta galimybė kurti/ redaguoti užsakymą 24/7, taip pat klientai automatiškai gaus patvirtinimą ar nesudėtingos problemos automatinį sprendimą (kas iš pagrindo keičia visą nusistovėjusią praktiką transporto ir logistikos įmonėse, didžioji dalis užsakymų vykdomi tiesioginio bendravimo metu). Taip pat klientams bus sudaryta galimybė stebėti savo krovinio judėjimą realiu laiku (bus atlikta automobilių GPS ir tachometrų sąsaja, kad galima būtų matyti, kaupti ir analizuoti visus duomenis), klientas matys savo užsakymų istoriją, bus formuojamos ataskaitos įvairiais pjūviais. Kuriama dirbtinio intelekto technologijomis paremtą logistikos platforma dėl atsiradusių kliūčių kelyje, smulkių gedimų leis operatyviai informuoti vartotojus apie galimus vėlavimus ar pan. Platformos vartotojai automatiškai bus informuojami apie problemos pobūdį, lokaciją, kitus svarbius parametrus, tad visa ši informacija bus žinoma visiems grandinėms dalyviams. Tokiu būdu taip pat bus gerinama klientų patirtis, nes vežėjai iš anksto žinos apie kilusias problemas ir galės operatyviai reaguoti į susidariusias problemas. Platforma įgalins krovinius vežti optimaliausiu būdu, taip užtikrinant, kad būtų suvartojama kuo mažiau kuro, į aplinką būtų išskiriama mažiau kenksmingų medžiagų, taip mažinant bendrą oro taršą Europoje. Sėkmingam dirbtinio intelekto technologijomis paremtą logistikos platformos sukūrimui ir vystymui būtina parengti technologinę sprendimo koncepciją, integruoti būsimos platformos sudedamąsias dalis, siekiant patvirtinti jų sisteminį veikimą, sukurti bandomąjį maketą, kuris demonstruotų pagrindinę koncepciją, ištestuoti maketą ir dirbtinio intelekto technologijomis paremtą logistikos platformos prototipą, jį testuoti ir paraleliai remiantis atliktų bandymų rezultatais, jį tobulinti. Vertinama, kad įgyvendintas projektas, kurio metu bus kuriamas pirmas toks produktas pasaulyje (veikla bus nauja ir originali, kūrybiška, sisteminga ir neapibrėžta rezultatų atžvilgiu) įgalins sukurti mokslinę vertę įgyjant naujų žinių. Projekto metu atliekamų tyrimų rezultatai padės identifikuoti tinkamiausius technologinius sprendimus, projektuoti ir įgyvendinti inovatyvias funkcionalumo ir saugumo užtikrinimo priemones, analizuoti teisinius, reguliavimo ir privatumo aspektus. Taip pat gautus duomenis bus galima naudoti būsimų mokslinių tyrimų tikslais. Atitinkamai siekiant užtikrinti projekto veiklos įgyvendinimo metu įgytų naujų žinių perdavimą ir atkartojamumą, jos bus dokumentuojamos. Visa tai padės užtikrinti komandos nariai, turintys mokslinių tyrimų ir eksperimentinės plėtros projektų įgyvendinimo patirties. Sukurtas projekto rezultatas galės būti tiražuojamas, kadangi sukurtą sprendimą, kaip įrankį, galės naudoti ne tik pareiškėjas, bet jį įsigyti (SaaS pagrindu) bei savo poreikiams pritaikyti galės ir kiti juridiniai asmenys.