AI и IoT: Управување со транспортот во паметни градови

Денешните паметни градови се напојуваат со напредни технологии кои постојано ги преобликуваат урбаните области. Вештачката интелигенција и IoT стануваат сè поинтегрални за тоа како функционира светот. Услугите базирани на облак, Интернетот на нештата, аналитичките платформи и многу алатки за вештачка интелигенција го менуваат начинот на кој граѓаните комуницираат и се движат во нивната околина.

Овие модерни технологии, како што е наведено од Сино портокалова дигитална, највисоко рангирана агенција за консултации и развој на вештачката интелигенција во Њујорк, овозможува апликации кои се движат од управување со отпад до оптимизација на снабдувањето со храна и дигитализација на здравствената заштита. Во тој процес, тие нарушуваат цели индустрии и создаваат нови деловни можности и апликации. 

Меѓу сите урбани обврски, управувањето со транспортот претставува интересен проблем, дури и за најнапредните алатки и технологии за вештачка интелигенција. Градскиот сообраќај е високо динамично опкружување, каде што илјадници учесници кои користат различни транспортни модалитети комуницираат на сложени начини. Згора на тоа, одлуките треба да се носат во реално време, со цел да се обезбеди безбедност и благосостојба на сите учесници во сообраќајот. Планирањето на активности во таква средина е исклучително предизвикувачка задача. За среќа, технологиите за паметни градови напојувани со вештачка интелигенција веќе постигнуваат голем напредок во справувањето со некои од најитните проблеми за управување со транспортот. 

Подолу е листа на најчестите решенија за управување со сообраќајот што ги напојуваат технологиите IoT и AI.

Crowdsourced податоците овозможуваат оптимизирани правци за сите типови возила

Податоците се моќ, а тоа важи особено за градските планери: стана задолжително нивните одлуки да бидат поткрепени со податоци. Информациите за тоа како различните градски области се користат од страна на граѓаните (податоци за мобилност) може да обезбедат суштински увид во потребите за транспорт. Тоа им нуди точен преглед на тоа како се користат различните градски патеки и на тој начин ги зголемува шансите за попрецизно планирање погодно за граѓаните.

Податоци од групни извори во денешно време е сеприсутен и потекнува од различни уреди. Нашите паметни телефони, таблети, лаптопи, па дури и автомобилите постојано емитуваат податоци за геолокација. Различни апликации ги доловуваат овие податоци и ги користат за напојување на услугите кои се соочуваат со потрошувачите. Во исто време, аналитичките рамки го олеснуваат извлекувањето на увиди од таквите хетерогени извори на податоци. Со споделување на овие податоци со градската администрација и градските планери, можно е да се капитализираат овие богати податоци за мобилност со цел да се подобри процесот на планирање. 

Размислете за најпопуларните патеки за велосипеди во вашиот град или најнаселените пешачки области. Планирањето без знаење за тоа како се користат овие области би било еквивалентно на искачување на Монт Еверест со врзани очи, во темнина. Визуелизација и аналитика се дефинитивно потребни за да се донесе светлина на процесот и да се осигураме дека сите одлуки за планирање се напојуваат со податоци генерирани од граѓаните.

Придобивките од податоците за мобилност со гужва може да се претворат во подобрена прошетка и намалено време на патување. За велосипедистите, ова се преведува на оптимизирани рути и позелени патеки, додека за возачите на автомобили значи помалку време поминато во центрите на градовите, чекајќи семафори и пешаци. Податоците за мобилност ги прават победничка-победничка за сите учесници во сообраќајот.

Компјутерската визија и вештачката интелигенција овозможуваат безбедност на пешаците и возилата

Обезбедувањето на јавната безбедност на патиштата е клучна одговорност на системите за управување со транспортот. Сложеното опкружување создадено од возила и пешаци треба да се држи под строг надзор, со цел да се обезбеди безбедност на сите учесници во сообраќајот.

За среќа, достапна е технологија која овозможува автоматизирање на таквите задачи за надзор и нивно делегирање на софтвер и алгоритми. Компјутерска визија а видео аналитиката може да се имплементира и на патни камери, но и на автомобили. Алгоритмите можат да вршат пресметки на работ и да детектираат ситуациони и бихејвиорални абнормалности во моментот кога ќе се случат. Од автоматско читање на регистарски таблички до откривање на модели на одење, различни апликации стануваат можни благодарение на компјутерската визија. Кога се имплементираат како дел од системите за управување со сообраќајот, тие можат да ги минимизираат високите ризици поврзани со невнимателно возење и да обезбедат безбедност на јавните пешачки површини. 

Делегирањето и автоматизираните задачи на софтверот имаат потенцијал да создадат многу побезбедна средина за сите учесници во сообраќајот. Компјутерската визија и видео аналитиката се водечки технологии за напорите во оваа насока.

IoT сензорите овозможуваат прецизно следење на сообраќајот во паметните градови

Разбирањето на сообраќајот е задача што треба да се изврши во реално време, за да може да се оптимизира протокот на сообраќај, и во и надвор од урбаните области. Ова вклучува идентификација и комуникација на несреќи, метеж и привремени пречки покрај патот, меѓу другите сообраќајни настани.

Технологија на сензори и напредните протоколи за безжична комуникација овозможуваат сите видови возила да комуницираат насока, брзина и време на патување. Нема ограничување на количината на информации што тие можат да ги соопштат, со оглед на зголемената приспособливост на уредите IoT. Тие не само што можат да се прикачат на кој било предмет што се движи, туку овозможуваат и собирање и пренесување на контекстуални информации од околината. 

Податоците собрани со сензор овозможуваат извршување на аналитика во реално време, што ги напојува непосредните одлуки за управување со сообраќајот. Таков пример е апликацијата за адаптивни сообраќајни сигнали, кои не се едноставно програмирани, туку се земаат предвид информации за сообраќајот во живо.

Придобивките од решенијата базирани на сензори може да се преточат во активни мерки за управување со сообраќајот. Тие овозможуваат краткорочно предвидување и контрола и може да доведат до намален метеж и зголемена сообраќајна флуидност. Помагајќи им на институциите за управување со сообраќајот да ги намалат емисиите, бучавата и времето на патување, технологиите за сензори базирани на IoT играат клучна улога во секој модерен систем за управување со транспортот.

Што е следно за AI и IoT во паметните градови?

Градските планери и инженери сега работат во сè покомплексни средини и треба да решаваат сè покомплексни проблеми. AI и IoT им помагаат да се справат со овие проблеми. Управувањето со сообраќајот и транспортот претставува модерен предизвик со кој би било тешко да се справите без помош на софтвер и алгоритми. Дополнително, управувањето со сообраќајот игра клучна улога во која било Паметни градот бидејќи може лесно да влијае на доброто функционирање на сите други функции на градот.

За среќа, современите технологии овозможуваат да се искористат податоците за мобилност генерирани од граѓаните за да се справат со такви сложени задачи. Со зголемената достапност на аналитички рамки, облак услуги и уреди за собирање податоци, станува возможно да се најдат модерни решенија и да се интегрираат податоци во реално време како дел од одлуките за управување со сообраќајот. 

Кога податоците се користат за донесување одлуки и за подобро разбирање на динамиката на патување во градот, се зголемува и квалитетот на апликациите за управување. Ова осигурува дека стратегиите за контрола на сообраќајот и идните проекти за развој на инфраструктурата точно ќе одговараат на потребите на граѓаните. AI и IoT стануваат нова технолошка норма и тоа е иднината што со нетрпение ја очекуваме.