Искусственный интеллект и Интернет вещей: Управление транспортом в умных городах

Умные города сегодня работают на основе передовых технологий, которые постоянно меняют городскую среду. Искусственный интеллект и Интернет вещей становятся все более важными для того, как работает мир. Облачные сервисы, Интернет вещей, платформы аналитики и многие инструменты искусственного интеллекта меняют то, как граждане взаимодействуют с окружающей средой и перемещаются в ней.

Эти современные технологии, как отмечено компанией Blue Orange Digital, ведущим агентством по консалтингу и разработке искусственного интеллекта в Нью-Йорке, позволяют создавать приложения, начиная от управления отходами и заканчивая оптимизацией поставок продовольствия и цифровизацией здравоохранения. В процессе они нарушают целые отрасли и создают новые бизнес-возможности и применения.

Среди всех городских обязанностей управление транспортом представляет собой интересную проблему, даже для самых передовых инструментов и технологий искусственного интеллекта. Городской трафик – это высокодинамичная среда, где тысячи участников, использующих разные виды транспорта, взаимодействуют сложными способами. Кроме того, решения необходимо принимать в реальном времени, чтобы обеспечить безопасность и благополучие всех участников движения. Планирование деятельности в такой среде – это чрезвычайно сложная задача. К счастью, технологии, основанные на искусственном интеллекте, уже делают большие успехи в решении некоторых из наиболее насущных проблем управления транспортом.

Ниже приведен список наиболее распространенных решений по управлению трафиком, которые обеспечивают технологии Интернета вещей и искусственного интеллекта.

Краудсорсинговые данные позволяют оптимизировать маршруты для всех типов транспортных средств

Данные – это сила, и это особенно актуально для городских планировщиков: их решения должны быть основаны на данных. Информация о том, как различные городские зоны используются гражданами (данные о мобильности), может предоставить важные сведения о потребностях в транспорте. Это дает им точное представление о том, как используются различные городские пути, и увеличивает шансы на более точное и удобное для граждан планирование.

Краудсорсинговые данные в настоящее время повсеместно распространены и исходят из различных устройств. Наши смартфоны, планшеты, ноутбуки и даже машины постоянно передают геолокационные данные. Различные приложения захватывают эти данные и используют их для обеспечения потребительских сервисов. В то же время аналитические фреймворки делают легко извлекать сведения из таких неоднородных источников данных. Делясь этими данными с городской администрацией и городскими планировщиками, можно использовать эти богатые данные о мобильности для улучшения процесса планирования.

Представьте себе наиболее популярные велосипедные маршруты в вашем городе или наиболее населенные пешеходные зоны. Планирование без знания того, как эти зоны используются, было бы эквивалентно восхождению на Эверест без карты, в темноте. Визуализация и аналитика определенно необходимы, чтобы осветить процесс и обеспечить, чтобы все решения по планированию были основаны на данных, сгенерированных гражданами.

Преимущества краудсорсинговых данных о мобильности могут привести к улучшению пешеходной доступности и сокращению времени в пути. Для велосипедистов это означает оптимизированные маршруты и более зеленые пути, а для водителей – меньше времени, проведенного в городских центрах, ожидая светофоров и пешеходов. Данные о мобильности делают это выигрышным для всех участников движения.

Компьютерное зрение и искусственный интеллект обеспечивают безопасность пешеходов и транспортных средств

Обеспечение безопасности на общественных дорогах – это важная обязанность систем управления транспортом. Сложная среда, созданная транспортными средствами и пешеходами, должна находиться под постоянным наблюдением, чтобы обеспечить безопасность всех участников движения.

К счастью, существует технология, которая позволяет автоматизировать такие задачи наблюдения и делегировать их программному обеспечению и алгоритмам. Компьютерное зрение и видеоаналитика могут быть реализованы как на дорогах, так и на транспортных средствах. Алгоритмы могут выполнять вычисления на краю сети и обнаруживать аномалии в поведении в момент их возникновения. От автоматического чтения номерных знаков до обнаружения закономерностей ходьбы, различные применения становятся возможными благодаря компьютерному зрению. Когда они реализуются в системах управления транспортом, они могут минимизировать высокие риски, связанные с безрассудной ездой, и обеспечить безопасность общественных пешеходных зон.

Делегирование задач программному обеспечению имеет потенциал создать более безопасную среду для всех участников движения. Компьютерное зрение и видеоаналитика – это ведущие технологии в этом направлении.

Датчики Интернета вещей обеспечивают точный мониторинг трафика в умных городах

Понимание трафика – это задача, которая должна быть выполнена в реальном времени, чтобы оптимизировать поток трафика как внутри, так и вне городских зон. Это включает в себя выявление и передачу информации об авариях, заторах и временных препятствиях на дороге, среди других событий, связанных с трафиком.

Технологии датчиков и передовые протоколы беспроводной связи делают возможным для всех видов транспортных средств передавать направление, скорость и время в пути. Нет предела количеству информации, которую они могут передавать, учитывая повышенную настраиваемость устройств Интернета вещей. Они не только могут быть прикреплены к любому движущемуся объекту, но также позволяют собирать и передавать контекстную информацию из окружающей среды.

Данные, собранные датчиками, позволяют выполнять анализ в реальном времени, который обеспечивает немедленные решения по управлению трафиком. Примером такого применения является система адаптивных светофоров, которая не просто запрограммирована, а учитывает информацию о текущем трафике.

Преимущества решений, основанных на датчиках, могут быть переведены в активные меры по управлению трафиком. Они обеспечивают краткосрочное прогнозирование и контроль и могут привести к снижению заторов и увеличению текучести трафика. Помогая учреждениям по управлению трафиком сократить выбросы, шум и время в пути, технологии датчиков Интернета вещей играют важную роль в любой современной системе управления транспортом.

Что дальше для искусственного интеллекта и Интернета вещей в умных городах?

Городские планировщики и инженеры теперь работают в все более сложных средах и должны решать все более сложные проблемы. Искусственный интеллект и Интернет вещей помогают им решать эти проблемы. Управление транспортом представляет собой современную проблему, которую было бы трудно решить без помощи программного обеспечения и алгоритмов. Кроме того, управление транспортом играет важную роль в любой умной городской среде, поскольку оно может легко повлиять на функционирование всех других городских функций.

К счастью, современные технологии позволяют использовать данные о мобильности, сгенерированные гражданами, для решения таких сложных задач. С увеличением доступности аналитических фреймворков, облачных сервисов и устройств сбора данных становится возможным найти современные решения и интегрировать данные в реальном времени в решения по управлению трафиком.

Когда данные используются для принятия решений и для лучшего понимания городской динамики движения, качество решений по управлению также увеличивается. Это гарантирует, что стратегии управления трафиком и будущие проекты развития инфраструктуры будут точно соответствовать потребностям граждан. Искусственный интеллект и Интернет вещей становятся новым технологическим стандартом, и это будущее, которое мы с нетерпением ждем.