AI dan IoT: Manajemen Transportasi di Kota Pintar

Kota Pintar saat ini didukung oleh teknologi canggih yang terus membentuk kembali area perkotaan. AI dan IoT menjadi semakin integral dalam cara dunia beroperasi. Layanan berbasis cloud, Internet of Things, platform analitik, dan banyak alat AI lainnya mengubah cara warga berinteraksi dan bergerak dalam lingkungan mereka.

Teknologi modern ini, seperti yang dijelaskan oleh Blue Orange Digital, sebuah agen konsultasi dan pengembangan AI terkemuka di NYC, memungkinkan aplikasi yang berkisar dari pengelolaan limbah hingga optimasi pasokan makanan dan digitalisasi kesehatan. Dalam prosesnya, mereka mengganggu industri secara keseluruhan dan menciptakan peluang bisnis dan aplikasi baru. 

Di antara semua tanggung jawab perkotaan, manajemen transportasi menimbulkan masalah menarik, bahkan bagi alat AI dan teknologi paling canggih. Lalu lintas kota adalah lingkungan yang sangat dinamis, di mana ribuan peserta menggunakan modality transportasi yang berbeda berinteraksi dalam cara yang kompleks. Di atas itu, keputusan harus diambil dalam waktu nyata, untuk memastikan keselamatan dan kesejahteraan semua peserta lalu lintas. Perencanaan aktivitas dalam lingkungan seperti itu adalah tugas yang sangat menantang. Untungnya, teknologi AI yang didukung oleh Kota Pintar sudah membuat kemajuan besar dalam menangani beberapa masalah manajemen transportasi yang paling mendesak. 

Berikut adalah daftar solusi manajemen lalu lintas yang paling umum yang didukung oleh teknologi IoT dan AI.

Data crowdsourced memungkinkan rute yang dioptimalkan untuk semua jenis kendaraan

Data adalah kekuatan, dan ini terutama berlaku untuk perencana kota: keputusan mereka harus didukung oleh data. Informasi tentang bagaimana area kota yang berbeda digunakan oleh warga (data mobilitas) dapat memberikan wawasan penting tentang kebutuhan transportasi. Ini memberikan mereka gambaran yang akurat tentang bagaimana jalur kota yang berbeda digunakan dan meningkatkan kemungkinan perencanaan yang lebih akurat dan ramah warga.

Data crowdsourced saat ini sangat umum dan berasal dari berbagai perangkat. Ponsel cerdas, tablet, laptop, dan bahkan mobil kita semua terus-menerus mengeluarkan data geolokasi. Berbagai aplikasi mengumpulkan data ini dan menggunakannya untuk memungkinkan layanan yang menghadap konsumen. Pada saat yang sama, kerangka analitik membuatnya mudah untuk mengekstrak wawasan dari sumber data yang heterogen seperti itu. Dengan berbagi data ini dengan administrasi kota dan perencana kota, memungkinkan untuk memanfaatkan data mobilitas yang kaya ini untuk meningkatkan proses perencanaan. 

Bayangkan jalur sepeda paling populer di kota Anda atau area pejalan kaki yang paling padat. Perencanaan tanpa pengetahuan tentang bagaimana area tersebut digunakan akan setara dengan mendaki Gunung Everest tanpa peta, dalam kegelapan. Visualisasi dan analitik pasti diperlukan untuk menerangi proses dan memastikan bahwa semua keputusan perencanaan didukung oleh data yang dihasilkan warga.

Manfaat dari data mobilitas crowdsourced dapat diterjemahkan menjadi peningkatan kemampuan berjalan dan pengurangan waktu perjalanan. Bagi pengendara sepeda, ini diterjemahkan menjadi rute yang dioptimalkan dan jalur yang lebih hijau, sedangkan bagi pengemudi mobil, ini berarti menghabiskan lebih sedikit waktu di pusat kota, menunggu lampu lalu lintas dan pejalan kaki. Data mobilitas membuatnya menjadi kemenangan bagi semua peserta lalu lintas.

Penglihatan komputer & AI memungkinkan keselamatan pejalan kaki dan kendaraan

Memastikan keselamatan jalan umum adalah tanggung jawab penting dari sistem manajemen transportasi. Lingkungan yang kompleks yang dibuat oleh kendaraan dan pejalan kaki perlu dipantau secara dekat, untuk memastikan keselamatan semua peserta lalu lintas.

Untungnya, teknologi tersedia yang memungkinkan untuk mengautomasi tugas pemantauan seperti itu dan mendelegasikannya ke perangkat lunak dan algoritma. Penglihatan komputer dan analitik video dapat diimplementasikan baik pada kamera samping jalan, maupun pada mobil. Algoritma dapat melakukan komputasi pada tepi dan dapat mendeteksi abnormalitas situasional dan perilaku pada saat mereka terjadi. Dari pembacaan otomatis plat nomor hingga mendeteksi pola berjalan, berbagai aplikasi menjadi memungkinkan berkat penglihatan komputer. Ketika diimplementasikan sebagai bagian dari sistem manajemen lalu lintas, mereka dapat meminimalkan risiko tinggi yang terkait dengan mengemudi ceroboh dan memastikan keselamatan area pejalan kaki umum. 

Mendelegasikan tugas otomatis ke perangkat lunak memiliki potensi untuk menciptakan lingkungan yang jauh lebih aman bagi semua peserta lalu lintas. Penglihatan komputer dan analitik video adalah teknologi terkemuka untuk upaya dalam arah ini.

Sensor IoT memungkinkan pemantauan lalu lintas yang akurat di kota pintar

Memahami lalu lintas adalah tugas yang perlu dilakukan dalam waktu nyata, untuk dapat mengoptimalkan aliran lalu lintas, baik di dalam maupun di luar area perkotaan. Ini melibatkan identifikasi dan komunikasi kecelakaan, kemacetan, dan hambatan sementara di samping jalan, di antara acara lalu lintas lainnya.

Teknologi sensor dan protokol komunikasi nirkabel canggih memungkinkan semua jenis kendaraan untuk berkomunikasi arah, kecepatan, dan waktu perjalanan. Tidak ada batasan pada jumlah informasi yang dapat mereka komunikasikan, mengingat peningkatan kustomisasi perangkat IoT. Mereka tidak hanya dapat dipasang pada objek yang bergerak, tetapi juga memungkinkan untuk mengumpulkan dan mengkomunikasikan informasi kontekstual dari lingkungan. 

Data yang dikumpulkan oleh sensor memungkinkan untuk menjalankan analitik waktu nyata, yang memungkinkan keputusan manajemen lalu lintas segera. Contoh aplikasi seperti ini adalah sinyal lalu lintas adaptif, yang tidak hanya diprogram, tetapi juga mempertimbangkan informasi lalu lintas langsung.

Manfaat dari solusi berbasis sensor dapat diterjemahkan menjadi langkah-langkah manajemen lalu lintas yang aktif. Mereka memungkinkan prediksi jangka pendek dan kontrol, dan dapat mengarah pada kemacetan yang berkurang dan aliran lalu lintas yang lebih lancar. Dengan membantu lembaga manajemen lalu lintas mengurangi emisi, kebisingan, dan waktu perjalanan, teknologi sensor berbasis IoT memainkan peran penting dalam sistem manajemen transportasi modern.

Apa yang selanjutnya untuk AI dan IoT di kota pintar?

Perencana kota dan insinyur sekarang bekerja dalam lingkungan yang semakin kompleks dan perlu menyelesaikan masalah yang semakin kompleks. AI dan IoT membantu mereka menangani masalah tersebut. Manajemen transportasi dan lalu lintas menimbulkan tantangan modern yang akan sulit ditangani tanpa bantuan perangkat lunak dan algoritma. Selain itu, manajemen lalu lintas memainkan peran penting dalam setiap Kota Pintar karena dapat dengan mudah mempengaruhi fungsi kota lainnya.

Untungnya, teknologi modern memungkinkan untuk memanfaatkan data mobilitas yang dihasilkan warga untuk menangani tugas kompleks seperti itu. Dengan ketersediaan kerangka analitik, layanan cloud, dan perangkat pengumpulan data yang meningkat, menjadi memungkinkan untuk menemukan solusi modern dan mengintegrasikan data waktu nyata sebagai bagian dari keputusan manajemen lalu lintas. 

Ketika data digunakan untuk pengambilan keputusan dan untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang dinamika perjalanan kota, kualitas aplikasi manajemen juga meningkat. Ini memastikan bahwa strategi kontrol lalu lintas dan proyek pengembangan infrastruktur di masa depan akan sesuai dengan kebutuhan warga. AI dan IoT menjadi norma teknologi baru dan itu adalah masa depan yang kita antisipasi dengan sabar.