AI og IoT: Transportstyring i Smarte Byer

De Smarte Byer i dag er drevet af avancerede teknologier, der konstant omformer byområder. AI og IoT bliver mere og mere integreret i, hvordan verden fungerer. Cloud-baserede tjenester, Internet of Things, analytics-platforme og mange AI-værktøjer ændrer måden, borgere interagerer med og bevæger sig i deres omgivelser.Disse moderne teknologier, som er beskrevet af Blue Orange Digital, en top-rangeret AI-konsulent- og udviklingsvirksomhed i NYC, muliggør anvendelser, der spænder fra affaldshåndtering til fødevareforsyningsoptimering og digitalisering af sundhedssektoren. I processen forstyrrer de hele brancher og skaber nye forretningsmuligheder og anvendelser. 

Blandt alle bymæssige ansvar, stiller transportstyring et interessant problem, selv for de mest avancerede AI-værktøjer og teknologier. Bytrafik er en højtdynamisk miljø, hvor tusinder af deltagere, der bruger forskellige transportmidler, interagerer på komplekse måder. Oven i købet skal beslutninger træffes i realtid, for at sikre sikkerheden og trivslen for alle trafikdeltagere. Planlægning af aktiviteter i sådant et miljø er en ekstremt udfordrende opgave. Heldigvis er AI-drevne Smart City-teknologier allerede i gang med at løse nogle af de mest presserende transportstyringsproblemer. 

Nedenfor følger en liste over de mest almindelige trafikstyringsløsninger, som IoT- og AI-teknologier driver.

Crowdsourced data muliggør optimerede ruter for alle køretøjs typer

Data er magt, og dette gælder især for byplanlæggere: det er blevet obligatorisk, at deres beslutninger er bakket op af data. Information om, hvordan forskellige byområder bruges af borgere (mobilitetsdata), kan give afgørende indsigt i transportbehov. Det giver dem en præcis oversigt over, hvordan forskellige byveje bruges, og øger dermed chancerne for mere præcis, borgervenlig planlægning.

Crowdsourced data er i dag almindelig og stammer fra en række enheder. Vores smartphones, tabletter, bærbare computere og selv biler sender konstant geolokationsdata. En række applikationer indsamler disse data og bruger dem til at drive forbrugerorienterede tjenester. Samtidig gør analytics-rammer det let at trække indsigt fra sådanne heterogene datakilder. Ved at dele disse data med byadministration og byplanlæggere er det muligt at udnytte denne rige mobilitetsdata til at forbedre planlægningsprocessen. 

Tænk på de mest populære cykelstier i din by eller de mest befolkede fodgængerområder. Planlægning uden viden om, hvordan disse områder bruges, ville være lig med at bestige Mount Everest blindt, i mørke. Visualisering og analytics er bestemt nødvendige for at bringe lys til processen og sikre, at alle planlægningsbeslutninger er drevet af borgergenereret data.

Fordelene ved crowdsourced mobilitetsdata kan oversættes til forbedret gangbarhed og reduceret rejsetid. For cyklister oversætter dette til optimerede ruter og grønnere stier, mens for bilister betyder det mindre tid tilbragt i bycentre, ventende på trafiklys og fodgængere. Mobilitetsdata gør det til en gevinst for alle trafikdeltagere.

Computer vision & AI muliggør fodgænger- og køretøjsikkerhed

At sikre offentlig vej sikkerhed er en afgørende ansvar for transportstyringssystemer. Det komplekse miljø, der er skabt af køretøjer og fodgængere, skal holdes under nærmere overvågning for at sikre sikkerheden for alle trafikdeltagere.

Heldigvis er der teknologi til rådighed, der gør det muligt at automatisere sådanne overvågningsopgaver og delegere dem til software og algoritmer. Computer vision og videoanalytics kan implementeres både på vejssidekameraer og på biler. Algoritmer kan udføre beregninger på kanten og kan registrere situationelle og adfærdsmæssige afvigelser, når de sker. Fra den automatiserede læsning af nummerplader til registrering af gangmønstre, bliver en række anvendelser mulige takket være computer vision. Når de implementeres som en del af trafikstyringssystemer, kan de minimere de høje risici, der er forbundet med uagtsom kørsel, og sikre sikkerheden for offentlige fodgængerområder. 

At delegere og automatisere opgaver til software har potentialet til at skabe et langt sikrere miljø for alle trafikdeltagere. Computer vision og videoanalytics er de førende teknologier for bestræbelser i denne retning.

IoT-sensore muliggør præcis trafikovervågning i smarte byer

At forstå trafik er en opgave, der skal udføres i realtid, for at kunne optimere trafikflowet, både inden for og uden for byområder. Dette indebærer identifikation og kommunikation af ulykker, trafikpropper og midlertidige vejhindringer, blandt andre trafikbegivenheder.

Sensor-teknologier og avancerede trådløse kommunikationsprotokoller gør det muligt for alle slags køretøjer at kommunikere retning, hastighed og rejsetid. Der er ingen grænse for mængden af information, som de kan kommunikere, givet den øgede tilpasning af IoT-enheder. De kan ikke kun fastgøres til enhver flytbar genstand, men gør det også muligt at indsamle og kommunikere kontekstuel information fra miljøet. 

Sensor-indsamlet data gør det muligt at køre realtidsanalytics, der driver umiddelbare trafikstyringsbeslutninger. En sådan anvendelse er adaptive trafiksignaler, der ikke blot er programmeret, men tager hensyn til live trafikinformation.

Fordelene ved sensor-baserede løsninger kan oversættes til aktive trafikstyringsforanstaltninger. De muliggør kortfristet forudsigelse og kontrol og kan føre til reduceret trafikpropper og øget trafikflyd. Ved at hjælpe trafikstyringsinstitutioner med at reducere emissioner, støj og rejsetid, spiller IoT-baserede sensor-teknologier en afgørende rolle i ethvert moderne transportstyringssystem.

Hvad kommer härnæst for AI og IoT i smarte byer?

Byplanlæggere og ingeniører arbejder i dag i stadig mere komplekse miljøer og må løse stadig mere komplekse problemer. AI og IoT hjælper dem med at løse disse problemer. Trafik- og transportstyring stiller et moderne problem, der ville være svært at løse uden hjælp fra software og algoritmer. Derudover spiller trafikstyring en afgørende rolle i enhver Smart City, da den let kan påvirke det ordentlige fungerende af alle andre byfunktioner.Heldigvis gør moderne teknologier det muligt at udnytte borgergenereret mobilitetsdata for at løse sådanne komplekse opgaver. Med den øgede tilgængelighed af analytics-rammer, cloud-tjenester og dataindsamlingenheder bliver det muligt at finde moderne løsninger og integrere realtidsdata som en del af trafikstyringsbeslutninger. 

Når data bruges til beslutningstagning og til at opnå en bedre forståelse af byrejsemønstre, øges også kvaliteten af styringsapplikationerne. Dette sikrer, at trafikkontrolstrategier og fremtidige infrastrukturudviklingsprojekter nøjagtigt matcher borgernes behov. AI og IoT bliver de nye teknologiske normer, og det er en fremtid, vi ser frem til.