AI og IoT: Trafikkhåndtering i Smarte Byer

De smarte byene i dag er drevet av avanserte teknologier som konstant omformer byområdene. AI og IoT blir stadig mer integrert i hvordan verden fungerer. Tjenester basert på skytjenester, Internett of Things, analyseplassformer og mange AI-verktøy endrer måten innbyggerne samhandler med og beveger seg i miljøet sitt.Disse moderne teknologiene, som er beskrevet av Blue Orange Digital, en topprangert AI-konsulent og utviklingsbyrå i NYC, muliggjør applikasjoner som varierer fra avfallshåndtering til matforsyningsoptimalisering og helsedigitisering. I prosessen forstyrer de hele industrier og skaper nye forretningsmuligheter og applikasjoner. 

Blant alle byens ansvar, stiller trafikkhåndtering et interessant problem, selv for de mest avanserte AI-verktøyene og teknologiene. Bytrafikk er en høyt dynamisk miljø, der tusenvis av deltakere som bruker forskjellige transportmidler samhandler på komplekse måter. I tillegg må beslutninger tas i sanntid, for å sikre sikkerheten og velferden til alle trafikkdeltakere. Aktivitetsplanlegging i et slikt miljø er en ekstremt utfordrende oppgave. Heldigvis gjør AI-drevne Smart City-teknologier allerede stor fremgang i å takle noen av de mest presserende trafikkhåndteringsproblemer. 

Under er en liste over de vanligste trafikkhåndteringsløsningene som IoT og AI-teknologier driver.

Crowdsourced data muliggjør optimaliserte ruter for alle kjøretøytyper

Data er makt, og dette gjelder spesielt for byplanleggere: det har blitt obligatorisk at deres beslutninger er bakket opp av data. Informasjon om hvordan forskjellige byområder brukes av innbyggerne (mobilitetsdata) kan gi avgjørende innsikt i transportbehov. Det gir dem en nøyaktig oversikt over hvordan forskjellige byveier brukes og øker dermed sjansene for mer nøyaktig, innbyggervennlig planlegging.

Crowdsourced data er i dag ubetydelig og oppstår i en rekke enheter. Våre smarttelefoner, nettbrett, bærbare datamaskiner og selv biler sender konstant ut geolokasjonsdata. En rekke applikasjoner fanger opp denne dataen og bruker den til å drive forbrukertjenester. Samtidig gjør analyserammeverk det enkelt å trekke ut innsikt fra slike heterogene datakilder. Ved å dele denne dataen med byadministrasjon og byplanleggere, er det mulig å kapitalisere på denne rike mobilitetsdataen for å forbedre planleggingsprosessen. 

Tenk på de mest populære sykkelveiene i din by eller de mest befolkede fotgjengerområdene. Planlegging uten kunnskap om hvordan disse områdene brukes, ville være ekvivalent med å klatre Mount Everest blindt, i mørket. Visualisering og analyser er definitivt nødvendig for å bringe lys til prosessen og sikre at alle planleggingsbeslutninger er drevet av innbyggergenerert data.

Fordelene med crowdsourced mobilitetsdata kan oversettes til forbedret gangbarhet og reduserte reisetider. For syklister oversettes dette til optimaliserte ruter og grønnere veier, mens for bilistene betyr det mindre tid tilbragt i bysentrum, vente på trafikklys og fotgjengere. Mobilitetsdata gjør det til en vinn-vinn-vinn for alle trafikkdeltakere.

Computer vision & AI muliggjør fotgjenger- og kjøretøysikkerhet

Å sikre offentlig veisikkerhet er en kritisk ansvar for trafikkhåndteringssystemer. Den komplekse miljøet skapt av kjøretøy og fotgjengere må overvåkes nøye, for å sikre sikkerheten til alle trafikkdeltakere.

Heldigvis er teknologien tilgjengelig som gjør det mulig å automatisere slike overvåkingsoppgaver og delegere dem til programvare og algoritmer. Computer vision og videoanalyse kan implementeres både på vegkameraer og på biler. Algoritmer kan utføre beregninger på kanten og kan oppdage situasjonelle og atferdsmessige avvik på øyeblikket de skjer. Fra automatisk lesing av nummerplater til å oppdage gangmønster, blir en rekke applikasjoner mulig takket være computer vision. Når de implementeres som en del av trafikkhåndteringssystemer, kan de minimere de høye risikoene forbundet med uansvarlig kjøring og sikre sikkerheten til offentlige fotgjengerområder. 

Å delegere og automatisere oppgaver til programvare har potensialet til å skape et mye tryggere miljø for alle trafikkdeltakere. Computer vision og videoanalyse er de ledende teknologiene for innsats i denne retningen.

IoT-sensorene muliggjør nøyaktig trafikkovervåking i smarte byer

Å forstå trafikk er en oppgave som må gjøres i sanntid, for å kunne optimere trafikken, både innenfor og utenfor byområdene. Dette innebærer identifisering og kommunikasjon av ulykker, køer og midlertidige veghindringer, blant andre trafikkevents.

Sensor-teknologier og avanserte trådløse kommunikasjonsprotokoller gjør det mulig for alle typer kjøretøy å kommunisere retning, hastighet og reisetid. Det er ingen grense for mengden informasjon som de kan kommunisere, gitt den økte tilpassbarheten av IoT-enheter. Ikke bare kan de feste seg til ethvert flyttbart objekt, men de gjør det også mulig å samle inn og kommunisere kontekstinformasjon fra miljøet. 

Sensor-samlet data gjør det mulig å kjøre sanntidsanalyser som driver umiddelbare trafikkhåndteringsbeslutninger. Slike eksempelapplikasjoner er adaptive trafikksignaler, som ikke bare er programmerbare, men også tar hensyn til sanntids trafikkinformasjon.

Fordelene med sensorbaserte løsninger kan oversettes til aktive trafikkhåndterings tiltak. De muliggjør korttidsforutsigelse og kontroll og kan føre til redusert kø og økt trafikkflyt. Ved å hjelpe trafikkhåndteringsinstitusjoner kutte ned på utslipp, støy og reisetid, spiller IoT-baserte sensor-teknologier en kritisk rolle i ethvert moderne trafikkhåndteringssystem.

Hva er neste skritt for AI og IoT i smarte byer?

Byplanleggere og ingeniører arbeider nå i stadig mer komplekse miljøer og må løse stadig mer komplekse problemer. AI og IoT hjelper dem å takle disse problemene. Trafikk og trafikkhåndtering stiller et moderne problem som ville være vanskelig å takle uten hjelp av programvare og algoritmer. I tillegg spiller trafikkhåndtering en kritisk rolle i ethvert Smart City, siden det kan lett påvirke funksjonen til alle andre byfunksjoner.Heldigvis gjør moderne teknologier det mulig å utnytte innbyggergenerert mobilitetsdata for å takle slike komplekse oppgaver. Med den økte tilgjengeligheten av analyserammeverk, skytjenester og datainnsamlingsenheter, blir det mulig å finne moderne løsninger og integrere sanntidsdata som en del av trafikkhåndteringsbeslutninger. 

Når data brukes til beslutningstaking og for å få en bedre forståelse av byreisedynamikk, øker også kvaliteten på håndteringsapplikasjonene. Dette sikrer at trafikkontrollstrategier og fremtidige infrastrukturutviklingsprosjekter vil matche innbyggernes behov nøyaktig. AI og IoT blir de nye teknologiske normene, og det er en fremtid vi ser frem til.