Sztuczna inteligencja i IoT: Zarządzanie transportem w inteligentnych miastach

Inteligentne miasta dzisiejszych czasów są napędzane przez zaawansowane technologie, które nieustannie zmieniają obszary miejskie. Sztuczna inteligencja i IoT stają się coraz bardziej integralną częścią funkcjonowania świata. Usługi oparte na chmurze, Internet Rzeczy, platformy analityczne oraz wiele narzędzi sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki obywatele wchodzą w interakcje ze swoim otoczeniem i poruszają się w nim.

Te nowoczesne technologie, jak opisuje Blue Orange Digital, wiodąca agencja doradztwa i rozwoju sztucznej inteligencji w NYC, umożliwiają aplikacje od zarządzania odpadami po optymalizację dostaw żywności i cyfryzacji opieki zdrowotnej. W tym procesie zmieniają one całe branże i tworzą nowe możliwości biznesowe i aplikacje. 

Wśród wszystkich miejskich odpowiedzialności, zarządzanie transportem stanowi interesujący problem, nawet dla najbardziej zaawansowanych narzędzi i technologii sztucznej inteligencji. Ruch miejski jest bardzo dynamicznym środowiskiem, w którym tysiące uczestników korzystających z różnych środków transportu wchodzą w złożone interakcje. Dodatkowo, decyzje muszą być podejmowane w czasie rzeczywistym, aby zapewnić bezpieczeństwo i dobrobyt wszystkich uczestników ruchu. Planowanie aktywności w takim środowisku jest niezwykle trudnym zadaniem. Na szczęście, technologie sztucznej inteligencji i inteligentnych miast już teraz robią duże postępy w rozwiązywaniu niektórych z najpilniejszych problemów zarządzania transportem. 

Poniżej znajduje się lista najczęstszych rozwiązań zarządzania ruchem, których możliwe są dzięki technologiom IoT i sztucznej inteligencji.

Dane crowdsourcowe umożliwiają optymalizację tras dla wszystkich typów pojazdów

Dane są siłą, i to szczególnie dotyczy planistów miast: ich decyzje muszą być poparte danymi. Informacje o tym, jak różne obszary miasta są wykorzystywane przez obywateli (dane mobilności) mogą dostarczyć kluczowych wglądów w potrzeby transportowe. Oferują im dokładny przegląd, jak różne ścieżki miasta są wykorzystywane i zwiększają szanse na bardziej dokładne, przyjazne dla obywateli planowanie.

Dane crowdsourcowe są obecnie wszechobecne i pochodzą z różnych urządzeń. Nasze smartfony, tablety, laptopy i nawet samochody stale emitują dane geolokalizacyjne. Różne aplikacje przechwytują te dane i wykorzystują je do napędzania usług skierowanych do konsumentów. Jednocześnie ramy analityczne sprawiają, że jest łatwo wyciągać wnioski z takich heterogenicznych źródeł danych. Dzielenie się tymi danymi z administracją miasta i planistami pozwala na wykorzystanie tego bogatego mobilnego danych, aby poprawić proces planowania. 

Pomyśl o najpopularniejszych ścieżkach rowerowych w Twoim mieście lub najbardziej zaludnionych obszarach pieszych. Planowanie bez wiedzy, jak te obszary są wykorzystywane, byłoby równoznaczne z wspinaniem się na Mount Everest bez przewodnika, w ciemności. Wizualizacja i analiza są absolutnie potrzebne, aby oświetlić ten proces i zapewnić, że wszystkie decyzje planistyczne są napędzane przez dane generowane przez obywateli.

Korzyści z danych mobilności crowdsourcowych mogą przekładać się na poprawę przejścia i zmniejszenie czasu podróży. Dla rowerzystów oznacza to zoptymalizowane trasy i bardziej ekologiczne ścieżki, a dla kierowców oznacza mniej czasu spędzonego w centrach miasta, czekając na sygnalizację i pieszych. Dane mobilności sprawiają, że jest to korzystne dla wszystkich uczestników ruchu.

Wizja komputerowa i sztuczna inteligencja umożliwiają bezpieczeństwo pieszych i pojazdów

Gwarantowanie bezpieczeństwa na drogach publicznych jest kluczową odpowiedzialnością systemów zarządzania transportem. Złożone środowisko stworzone przez pojazdy i pieszych musi być monitorowane, aby zapewnić bezpieczeństwo wszystkich uczestników ruchu.

Na szczęście, dostępna jest technologia, która umożliwia zautomatyzowanie takich zadań monitorowania i delegowanie ich do oprogramowania i algorytmów. Wizja komputerowa i analiza wideo mogą być wdrożone zarówno na kamerach przydrożnych, jak i w samochodach. Algorytmy mogą wykonywać obliczenia na brzegu i wykrywać sytuacyjne i behawioralne anomalie w momencie, gdy występują. Od automatycznego odczytywania tablic rejestracyjnych po wykrywanie wzorców chodzenia, wiele aplikacji staje się możliwych dzięki wizji komputerowej. Gdy wdrożone jako część systemów zarządzania ruchem, mogą one minimalizować wysokie ryzyko związane z nieostrożną jazdą i zapewnić bezpieczeństwo publicznych obszarów pieszych. 

Delegowanie i zautomatyzowanie zadań do oprogramowania ma potencjał stworzenia znacznie bezpieczniejszego środowiska dla wszystkich uczestników ruchu. Wizja komputerowa i analiza wideo są wiodącymi technologiami w tych wysiłkach.

Czujniki IoT umożliwiają dokładne monitorowanie ruchu w inteligentnych miastach

Zrozumienie ruchu jest zadaniem, które musi być wykonane w czasie rzeczywistym, aby móc zoptymalizować przepływ ruchu, zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz obszarów miejskich. Obejmuje to identyfikację i komunikację wypadków, zatłoczeń i tymczasowych przeszkód przydrożnych, wśród innych zdarzeń ruchowych.

Technologie czujnikowe i zaawansowane protokoły komunikacji bezprzewodowej umożliwiają wszystkim rodzajom pojazdów komunikację kierunku, prędkości i czasu podróży. Nie ma ograniczeń co do ilości informacji, które mogą być komunikowane, biorąc pod uwagę zwiększoną dostosowywalność urządzeń IoT. Mogą one być przyłączone do każdego poruszającego się obiektu i umożliwiają zbieranie i komunikację kontekstowych informacji ze środowiska. 

Dane zebrane przez czujniki umożliwiają prowadzenie analiz w czasie rzeczywistym, które napędzają natychmiastowe decyzje dotyczące zarządzania ruchem. Przykładową aplikacją jest tu sygnalizacja adaptacyjna, która nie jest po prostu zaprogramowana, ale bierze pod uwagę informacje o ruchu w czasie rzeczywistym.

Korzyści z rozwiązań opartych na czujnikach mogą przekładać się na aktywne środki zarządzania ruchem. Umożliwiają one krótkoterminową predykcję i kontrolę, co może prowadzić do zmniejszenia zatłoczeń i zwiększenia płynności ruchu. Pomagając instytucjom zarządzania ruchem w redukowaniu emisji, hałasu i czasu podróży, technologie czujnikowe IoT odgrywają kluczową rolę we współczesnych systemach zarządzania transportem.

Co dalej dla sztucznej inteligencji i IoT w inteligentnych miastach?

Planenci i inżynierowie miast pracują teraz w coraz bardziej złożonych środowiskach i muszą rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy. Sztuczna inteligencja i IoT pomagają im rozwiązywać te problemy. Zarządzanie ruchem stanowi nowoczesne wyzwanie, które byłoby trudne do pokonania bez pomocy oprogramowania i algorytmów. Dodatkowo, zarządzanie ruchem odgrywa kluczową rolę w każdym inteligentnym mieście, ponieważ może łatwo wpłynąć na prawidłowe funkcjonowanie wszystkich innych funkcji miasta.

Na szczęście, nowoczesne technologie umożliwiają wykorzystanie danych mobilności generowanych przez obywateli, aby rozwiązać takie złożone zadania. Zwiększona dostępność ram analitycznych, usług chmurowych i urządzeń do zbierania danych sprawia, że możliwe jest znalezienie nowoczesnych rozwiązań i integracji danych w czasie rzeczywistym jako części decyzji dotyczących zarządzania ruchem. 

Gdy dane są wykorzystywane do podejmowania decyzji i lepszego zrozumienia dynamiki podróży miasta, jakość aplikacji zarządzania również wzrasta. Zapewnia to, że strategie kontroli ruchu i przyszłe projekty rozwojowe będą dokładnie odpowiadać potrzebom obywateli. Sztuczna inteligencja i IoT stają się nowym standardem technologicznym i jest to przyszłość, której niezmiernie się spodziewamy.