Umělá inteligence a IoT: Řízení dopravy ve smart cities

Smart Cities dneška jsou poháněny pokročilými technologiemi, které neustále mění městské oblasti. Umělá inteligence a IoT se stávají stále více integrovanými do toho, jak svět funguje. Cloudové služby, Internet věcí, analytické platformy a mnoho nástrojů umělé inteligence mění způsob, jakým občané interagují a pohybují se ve svém prostředí.Tyto moderní technologie, jak je popsáno společností Blue Orange Digital, přední poradenské a vývojářské agentury umělé inteligence v NYC, umožňují aplikace od řízení odpadů po optimalizaci potravinové dodávky a digitalizaci zdravotnictví. Při tomto procesu narušují celé odvětví a vytvářejí nové obchodní příležitosti a aplikace.

Mezi všemi městskými odpovědnostmi představuje řízení dopravy zajímavý problém, dokonce i pro nejmodernější nástroje a technologie umělé inteligence. Městský provoz je vysoce dynamické prostředí, kde tisíce účastníků využívajících různých dopravních módů interagují složitým způsobem. Navíc je třeba učinit rozhodnutí v reálném čase, aby se zajistila bezpečnost a blaho všech účastníků provozu. Plánování aktivit v takovém prostředí je extrémně náročným úkolem. Naštěstí technologie umělé inteligence a Smart City již činí velké pokroky v řešení některých z nejnaléhavějších problémů řízení dopravy.

Níže je uveden seznam nejčastějších řešení řízení dopravy, která technologie IoT a umělé inteligence pohání.

Data z crowdfundingu umožňují optimalizované trasy pro všechny typy vozidel

Data jsou moc, a to platí zejména pro městské plánovače: jejich rozhodnutí musí být podpořena daty. Informace o tom, jak různé městské oblasti využívají občané (data o mobilitě), mohou poskytnout důležité poznatky o dopravních potřebách. Nabízejí jim přesný přehled o tom, jak jsou různé městské cesty využívány, a tím zvyšují šance na přesnější a občanům přátelské plánování.

Data z crowdfundingu jsou dnes všudypřítomná a pocházejí z různých zařízení. Naše chytré telefony, tablety, notebooky a dokonce i auta neustále emitují geolokační data. Řada aplikací zachycuje tato data a využívá je k napájení spotřebitelských služeb. Současně analytické rámce usnadňují extrahování poznatků z takových heterogenních zdrojů dat. Zdílením těchto dat s městskou správou a plánovači je možné využít toto bohaté mobilitní data k zlepšení plánovacího procesu.

Zamyslete se nad nejoblíbenějšími cyklistickými cestami ve vašem městě nebo nejvíce obydlenými pěšími oblastmi. Plánování bez znalosti toho, jak tyto oblasti využívají, by bylo ekvivalentní k výstupu na Mount Everest bez znalosti terénu, v noci. Vizualizace a analýzy jsou rozhodně potřebné k osvětlění procesu a k zajištění toho, aby všechna plánovací rozhodnutí byla podpořena daty generovanými občany.

Výhody dat z crowdfundingu se mohou přeložit do zlepšeného choditelnosti a snížení doby cestování. Pro cyklisty to znamená optimalizované trasy a zelenější cesty, zatímco pro řidiče to znamená méně času stráveného v městských centrech, čekání na semafory a chodce. Data o mobilitě znamenají výhru pro všechny účastníky provozu.

Počítačové vidění a umělé inteligence umožňují bezpečnost chodců a vozidel

Zajištění bezpečnosti veřejných cest je zásadní odpovědností systémů řízení dopravy. Složité prostředí vytvořené vozidly a chodci musí být neustále sledováno, aby se zajistila bezpečnost všech účastníků provozu.

Naštěstí existuje technologie, která umožňuje automatizovat takové úkoly sledování a delegovat je na software a algoritmy. Počítačové vidění a videoanalytika lze implementovat jak na silničních kamерах, tak na autech. Algoritmy mohou provádět výpočty na okraji a detekovat situační a behaviorální abnormality v okamžiku, kdy k nim dochází. Od automatického čtení registračních značek po detekci chodeckých vzorců je možné díky počítačovému vidění mnoho aplikací. Když jsou implementovány jako součást systémů řízení dopravy, mohou minimalizovat vysoké rizika spojená s neopatrnou jízdou a zajistit bezpečnost veřejných pěších oblastí.

Delegování a automatizované úkoly na software mají potenciál vytvořit mnohem bezpečnější prostředí pro všechny účastníky provozu. Počítačové vidění a videoanalytika jsou předními technologiemi pro úsilí v tomto směru.

Senzory IoT umožňují přesné monitorování dopravy ve smart cities

Porozumění provozu je úkolem, který musí být proveden v reálném čase, aby bylo možné optimalizovat tok dopravy, jak uvnitř, tak vně městských oblastí. To zahrnuje identifikaci a komunikaci nehod, kongescí, dočasných silničních překážek a dalších dopravních událostí.

Senzorové technologie a pokročilé bezdrátové komunikační protokoly umožňují všem druhům vozidel komunikovat směr, rychlost a dobu cestování. Není žádný limit množství informací, které mohou komunikovat, vzhledem ke zvýšené přizpůsobitelnosti zařízení IoT. Nemohou být pouze připojeny k jakémukoli pohyblivému objektu, ale také umožňují shromažďovat a komunikovat kontextové informace z prostředí.

Data shromážděná ze senzorů umožňují provádět analýzy v reálném čase, které pohánějí okamžité rozhodnutí o řízení dopravy. Takovým příkladem je aplikace adaptivních semaforů, které nejsou jednoduše naprogramovány, ale berou v úvahu živé dopravní informace.

Výhody řešení založených na senzorech se mohou přeložit do aktivních opatření pro řízení dopravy. Umožňují krátkodobou předpověď a kontrolu a mohou vést ke snížení kongescí a zvýšení tekutinosti dopravy. Pomáhají institucím pro řízení dopravy snižovat emise, hluk a dobu cestování, a hrají tak zásadní roli v každém moderním systému řízení dopravy.

Co dál pro umělou inteligenci a IoT ve smart cities?

Městští plánovači a inženýři nyní pracují v stále složitějším prostředí a musí řešit stále složitější problémy. Umělá inteligence a IoT jim pomáhají řešit tyto problémy. Řízení dopravy představuje moderní výzvu, která by byla obtížná bez pomoci softwaru a algoritmů. Kromě toho hraje řízení dopravy zásadní roli ve každé Smart City, protože může snadno ovlivnit fungování všech ostatních městských funkcí.Naštěstí moderní technologie umožňují využít data o mobilitě generovaná občany, aby se řešily takové komplexní úkoly. S rostoucí dostupností analytických rámců, cloudových služeb a zařízení pro sběr dat je možné najít moderní řešení a integrovat data v reálném čase jako součást rozhodnutí o řízení dopravy.

Když se data používají pro rozhodování a pro získání lepšího porozumění dynamice městské dopravy, také se zvyšuje kvalita aplikací pro řízení. To zajišťuje, že strategie řízení dopravy a budoucí projekty infrastruktury budou přesně odpovídat potřebám občanů. Umělá inteligence a IoT se stávají novým technologickým standardem a je to budoucnost, na kterou se těšíme.