AI och IoT: Transportledning i smarta städer

De smarta städerna av idag drivs av avancerad teknik som ständigt förändrar stadsområden. AI och IoT blir alltmer integrerade i hur världen fungerar. Molnbaserade tjänster, sakernas internet, analytikplattformar och många AI-verktyg förändrar hur medborgare interagerar med och rör sig i sin miljö.

Dessa moderna tekniker, som beskrivs av Blue Orange Digital, en topprankad AI-konsult och utvecklingsbyrå i NYC, möjliggör applikationer som sträcker sig från avfallshantering till livsmedelsförsörjningsoptimering och digitalisering av hälsovård. I processen förändrar de hela industrier och skapar nya affärsmöjligheter och applikationer. 

Bland alla urbana ansvarsområden utgör transportledning ett intressant problem, även för de mest avancerade AI-verktygen och tekniker. Stadstrafik är en mycket dynamisk miljö, där tusentals deltagare som använder olika transportmedel interagerar på komplexa sätt. Dessutom måste beslut fattas i realtid för att säkerställa säkerheten och välbefinnandet för alla trafikdeltagare. Aktivitetsplanering i en sådan miljö är en extremt utmanande uppgift. Lyckligtvis gör AI-drivna smarta stads-tekniker redan stora framsteg i att hantera några av de mest pressande transportledningsfrågorna. 

Nedan följer en lista över de vanligaste trafikledningssystemen som IoT och AI-tekniker driver.

Källdata från folkmassor möjliggör optimerade rutter för alla fordonstyper

Data är makt, och detta gäller särskilt för stadsplanerare: det har blivit obligatoriskt att deras beslut backas upp av data. Information om hur olika stadsområden används av medborgarna (mobilitetsdata) kan ge viktiga insikter i transportbehov. Det ger dem en exakt översikt av hur olika stadsleder används och ökar därmed chanserna för mer exakt, medborgarvänlig planering.

Källdata från folkmassor är idag överallt och kommer från en mängd olika enheter. Våra smartphones, surfplattor, bärbara datorer och till och med bilar sänder ständigt geolokationsdata. En mängd olika applikationer samlar in denna data och använder den för att driva konsumentinriktade tjänster. Samtidigt gör analytikramverk det enkelt att extrahera insikter från sådana heterogena datakällor. Genom att dela denna data med stadsadministrationen och stadsplanerare är det möjligt att utnyttja denna rika mobilitetsdata för att förbättra planeringsprocessen. 

Tänk på de mest populära cykelvägarna i din stad eller de mest befolkade gångområdena. Att planera utan kunskap om hur dessa områden används skulle vara detsamma som att bestiga Mount Everest blind, i mörker. Visualisering och analytik är definitivt nödvändiga för att bringa ljus till processen och för att säkerställa att alla planeringsbeslut drivs av medborgargenererad data.

Fördelarna med källdata från folkmassor kan översättas till förbättrad gångbarhet och minskade restider. För cyklister innebär detta optimerade rutter och grönare vägar, medan det för bilförare innebär mindre tid i stadskärnor, väntande på trafikljus och fotgängare. Mobilitetsdata gör det till en vinst för alla trafikdeltagare.

Datorseende och AI möjliggör fotgängar- och fordonssäkerhet

Att säkerställa allmän vägsäkerhet är en avgörande uppgift för transportledningssystem. Den komplexa miljö som skapas av fordon och fotgängare måste övervakas noggrant för att säkerställa säkerheten för alla trafikdeltagare.

Lyckligtvis finns det tekniker som gör det möjligt att automatisera sådana övervakningsuppgifter och delegera dem till programvara och algoritmer. Datorseende och videoanalys kan implementeras både på vägkameror och på bilar. Algoritmer kan utföra beräkningar på kanten och kan upptäcka situationella och beteendemässiga avvikelser i samma ögonblick som de inträffar. Från den automatiserade läsningen av registreringsskyltar till upptäckten av gångmönster, blir en mängd olika applikationer möjliga tack vare datorseende. När de implementeras som en del av trafikledningssystem kan de minimera de höga riskerna som är förknippade med vårdslös körning och säkerställa säkerheten för allmänna fotgängarområden. 

Att delegera och automatisera uppgifter till programvara har potentialen att skapa en mycket säkrare miljö för alla trafikdeltagare. Datorseende och videoanalys är de ledande tekniker för insatser i denna riktning.

IoT-sensorer möjliggör exakt trafikövervakning i smarta städer

Att förstå trafik är en uppgift som måste utföras i realtid för att kunna optimera trafikflödet, både inom och utanför stadsområden. Detta innefattar identifiering och kommunikation av olyckor, trängsel, och tillfälliga vägkantshinder, bland andra trafikhändelser.

Sensortekniker och avancerade trådlösa kommunikationsprotokoll gör det möjligt för alla typer av fordon att kommunicera riktning, hastighet och restid. Det finns inga gränser för den mängd information som de kan kommunicera, tack vare den ökade anpassningsförmågan hos IoT-enheter. De kan inte bara fästas på alla rörliga föremål, utan de möjliggör också insamling och kommunikation av kontextuell information från miljön. 

Sensordata möjliggör realtidsanalys som driver omedelbara trafikledningsbeslut. Ett exempel på en sådan applikation är adaptiva trafiksignaler, som inte bara är programmerade, utan också tar hänsyn till realtids-trafikinformation.

Fördelarna med sensorbaserade lösningar kan översättas till aktiva trafikledningsåtgärder. De möjliggör korttidsprognos och kontroll och kan leda till minskad trängsel och ökad trafikflöde. Genom att hjälpa trafikledningsinstitutioner att minska utsläpp, buller och restider, spelar IoT-baserade sensortekniker en avgörande roll i alla moderna transportledningssystem.

Vad kommer härnäst för AI och IoT i smarta städer?

Stadsplanerare och ingenjörer arbetar idag i alltmer komplexa miljöer och måste lösa alltmer komplexa problem. AI och IoT hjälper dem att hantera dessa problem. Trafik- och transportledning utgör en modern utmaning som skulle vara svår att hantera utan hjälp av programvara och algoritmer. Dessutom spelar trafikledning en avgörande roll i alla Smarta städer eftersom den kan påverka driften av alla andra stadsfunktioner.

Lyckligtvis möjliggör moderna tekniker att utnyttja medborgargenererad mobilitetsdata för att hantera sådana komplexa uppgifter. Med den ökade tillgängligheten av analytikramverk, molntjänster och datainsamlingsenheter, blir det möjligt att hitta moderna lösningar och integrera realtidsdata som en del av trafikledningsbeslut. 

När data används för beslutsfattande och för att få en bättre förståelse för stadsresedynamik, ökar också kvaliteten på ledningsapplikationerna. Det säkerställer att trafikkontrollstrategier och framtida infrastrukturutvecklingsprojekt kommer att matcha medborgarnas behov. AI och IoT blir de nya tekniska normerna och det är en framtid som vi ser fram emot.