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-rådgivning og udviklingsvirksomhed i NYC, muliggør anvendelser, der strækker sig fra affaldshåndtering til fødevareforsynsoptimering og sundhedsdigitisering. I processen forstyrer 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 omgang, 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. Aktivitetsplanlægning i en sådan omgang 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 er en liste over de mest almindelige trafikstyringsløsninger, som IoT og AI-teknologier driver.

Crowdsourced data muliggør optimerede ruter for alle køretøjer

Data er magt, og det 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 og 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 denne data og bruger den til at drive forbrugerorienterede tjenester. Samtidig gør analytics-rammer det let at udtrække indsigt fra sådanne heterogene datakilder. Ved at dele denne 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 mørket. 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 det sig til optimerede ruter og grønnere stier, mens for bilister betyder det mindre tid tilbragt i bycentrene, hvor de venter 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 opgave for transportstyringssystemer. Den komplekse omgang, der skabes af køretøjer og fodgængere, skal holdes under nærmest overvågning for at sikre sikkerheden for alle trafikdeltagere.

Heldigvis er der teknologi til rådighed, der gør det muligt at automatisere sådanne overvågningsopgaver og delegerer dem til software og algoritmer. Computer vision og videoanalytics kan implementeres både på vejensideskameraer og på biler. Algoritmer kan udføre beregninger på kanten og kan registrere situationelle og adfærdsmæssige abnormaliteter, 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 uansvarlig kørsel, og sikre sikkerheden for offentlige fodgængerområder. 

At delegerer og automatisere opgaver til software har potentialet til at skabe en langt sikrere omgang for alle trafikdeltagere. Computer vision og videoanalytics er de førende teknologier for indsatsen i denne retning.

IoT-sensorer muliggør præcis trafikovervågning i smarte byer

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

Sensorteknologier og avancerede trådløse kommunikationsprotokoller muliggør, at alle slags køretøjer kan kommunikere retning, hastighed og rejsetid. Der er ingen grænse for mængden af information, som de kan kommunikere, på grund af den øgede tilpasning af IoT-enheder. De kan ikke kun monteres på enhver flytbar genstand, men de muliggør også indsamling og kommunikation af kontekstuel information fra omgivelserne. 

Sensordata muliggør realtidsanalyser, der driver umiddelbare trafikstyringsbeslutninger. Et sådant eksempel på anvendelse er adaptive trafiklys, der ikke blot er programmeret, men tager hensyn til realtids-trafikinformation.

Fordelene ved sensorbaserede løsninger kan oversættes til aktive trafikstyringsforanstaltninger. De muliggør kortvarig forudsigelse og kontrol og kan føre til reduceret prop og øget trafikflyd. Ved at hjælpe trafikstyringsinstitutioner med at reducere emissioner, støj og rejsetid, spiller IoT-baserede sensorteknologier en afgørende rolle i enhver moderne transportstyringsystem.

Hvad kommer härnæst for AI og IoT i smarte byer?

Byplanlæggere og ingeniører arbejder i dag i stadig mere komplekse omgivelser og skal 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 By, da det kan let påvirke funktionsdygtigheden af alle andre byfunktioner.

Heldigvis muliggør moderne teknologier, at man kan 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 kvaliteten af styringsapplikationerne også. Dette sikrer, at trafikstyringsstrategier og fremtidige infrastrukturudviklingsprojekter vil matche borgerne behov nøjagtigt. AI og IoT bliver de nye teknologiske normer, og det er en fremtid, vi ser frem til med spænding.