AI и IoT: управление транспортом в умных городах

Современные умные города основаны на передовых технологиях, которые постоянно меняют городские районы. ИИ и Интернет вещей становятся все более неотъемлемой частью того, как работает мир. Облачные сервисы, Интернет вещей, аналитические платформы и многие инструменты искусственного интеллекта меняют то, как граждане взаимодействуют со своей средой и перемещаются в ней.

Эти современные технологии, как обрисовано в общих чертах Синий Оранжевый Цифровой, ведущее агентство по консалтингу и разработке искусственного интеллекта в Нью-Йорке, предлагает приложения, начиная от управления отходами и заканчивая оптимизацией поставок продуктов питания и оцифровкой здравоохранения. При этом они меняют целые отрасли и создают новые бизнес-возможности и приложения. 

Среди всех городских обязанностей управление транспортом представляет собой интересную проблему даже для самых передовых инструментов и технологий ИИ. Городской транспорт представляет собой высокодинамическую среду, в которой тысячи участников, использующих различные виды транспорта, взаимодействуют сложным образом. Кроме того, решения необходимо принимать в режиме реального времени, чтобы обеспечить безопасность и благополучие всех участников дорожного движения. Планирование деятельности в такой среде является чрезвычайно сложной задачей. К счастью, технологии «Умного города» на базе искусственного интеллекта уже добились больших успехов в решении некоторых из наиболее насущных проблем управления транспортом. 

Ниже приведен список наиболее распространенных решений для управления трафиком, которые поддерживают технологии IoT и AI.

Краудсорсинговые данные позволяют оптимизировать маршруты для всех типов транспортных средств.

Данные — сила, и это особенно верно для градостроителей: стало обязательным, чтобы их решения основывались на данных. Информация о том, как горожане используют различные районы города (данные о мобильности), может дать важную информацию о транспортных потребностях. Он предлагает им точный обзор того, как используются различные городские пути, и, таким образом, увеличивает шансы на более точное и удобное для граждан планирование.

Краудсорсинговые данные в настоящее время распространен повсеместно и берет свое начало во множестве устройств. Наши смартфоны, планшеты, ноутбуки и даже автомобили постоянно передают данные геолокации. Разнообразные приложения собирают эти данные и используют их для поддержки услуг, ориентированных на потребителя. В то же время платформы аналитики упрощают извлечение информации из таких разнородных источников данных. Поделившись этими данными с городской администрацией и градостроителями, можно извлечь выгоду из этих богатых данных о мобильности, чтобы улучшить процесс планирования. 

Подумайте о самых популярных велосипедных дорожках в вашем городе или о самых густонаселенных пешеходных зонах. Планирование без знания того, как используются эти области, было бы равносильно восхождению на Эверест с завязанными глазами в темноте. Визуализация и аналитика определенно необходимы, чтобы пролить свет на процесс и убедиться, что все решения по планированию основаны на данных, сгенерированных гражданами.

Преимущества краудсорсинговых данных о мобильности могут выражаться в улучшении пешеходной доступности и сокращении времени в пути. Для велосипедистов это означает оптимизированные маршруты и более экологичные дорожки, а для водителей автомобилей — меньше времени, проводимого в центре города, в ожидании светофоров и пешеходов. Мобильные данные делают его беспроигрышным для всех участников дорожного движения.

Компьютерное зрение и искусственный интеллект обеспечивают безопасность пешеходов и транспортных средств

Обеспечение безопасности дорожного движения является важнейшей обязанностью систем управления транспортом. Сложная среда, создаваемая транспортными средствами и пешеходами, должна находиться под пристальным наблюдением, чтобы обеспечить безопасность всех участников дорожного движения.

К счастью, существуют технологии, позволяющие автоматизировать такие задачи наблюдения и делегировать их программному обеспечению и алгоритмам. Компьютерное зрение а видеоаналитику можно реализовать как на придорожных камерах, так и на автомобилях. Алгоритмы могут выполнять вычисления на границе и обнаруживать ситуационные и поведенческие аномалии в момент их возникновения. Благодаря компьютерному зрению становятся возможными самые разные приложения, от автоматического считывания номерных знаков до обнаружения моделей ходьбы. При внедрении в составе систем управления дорожным движением они позволяют свести к минимуму высокие риски, связанные с неосторожным вождением, и обеспечить безопасность общественных пешеходных зон. 

Делегирование и автоматизация задач программному обеспечению могут создать гораздо более безопасную среду для всех участников дорожного движения. Компьютерное зрение и видеоаналитика являются ведущими технологиями для усилий в этом направлении.

Сенсоры IoT обеспечивают точный мониторинг трафика в умных городах

Понимание дорожного движения — это задача, которую необходимо выполнять в режиме реального времени, чтобы иметь возможность оптимизировать транспортный поток как внутри городских районов, так и за их пределами. Это включает в себя идентификацию и сообщение об авариях, заторах и временных придорожных препятствиях, среди других дорожных событий.

Сенсорные технологии а передовые протоколы беспроводной связи позволяют всем видам транспортных средств сообщать направление, скорость и время в пути. Количество информации, которую они могут передавать, не ограничено, учитывая повышенную настраиваемость устройств IoT. Они не только могут быть прикреплены к любому движущемуся объекту, но также позволяют собирать и передавать контекстуальную информацию из окружающей среды. 

Данные, собранные датчиками, позволяют выполнять аналитику в реальном времени, что позволяет принимать немедленные решения по управлению трафиком. Примером такого применения являются адаптивные сигналы светофора, которые не просто запрограммированы, а учитывают информация о дорожном движении в реальном времени.

Преимущества сенсорных решений могут быть воплощены в активных мерах по управлению дорожным движением. Они обеспечивают краткосрочное прогнозирование и контроль и могут привести к уменьшению заторов и увеличению текучести трафика. Помогая организациям, управляющим дорожным движением, сокращать выбросы, шум и время в пути, сенсорные технологии на основе IoT играют решающую роль в любой современной системе управления транспортом.

Что ждет искусственный интеллект и Интернет вещей в умных городах?

Градостроители и инженеры в настоящее время работают во все более сложных условиях и должны решать все более сложные проблемы. ИИ и Интернет вещей помогают им решать эти проблемы. Управление дорожным движением и транспортом представляет собой современную проблему, которую было бы сложно решить без помощи программного обеспечения и алгоритмов. Кроме того, управление трафиком играет решающую роль в любой Smart City поскольку это может легко повлиять на нормальное функционирование всех других городских функций.

К счастью, современные технологии позволяют использовать данные о мобильности граждан для решения таких сложных задач. С ростом доступности платформ аналитики, облачных сервисов и устройств сбора данных становится возможным находить современные решения и интегрировать данные в реальном времени в рамках решений по управлению трафиком. 

Когда данные используются для принятия решений и лучшего понимания динамики движения по городу, качество приложений для управления также повышается. Это гарантирует, что стратегии управления дорожным движением и будущие проекты развития инфраструктуры будут точно соответствовать потребностям граждан. ИИ и Интернет вещей становятся новой технологической нормой, и мы с нетерпением ждем этого будущего.