AI och IoT: Transportledning i Smarta Städer

De smarta städerna av idag drivs av avancerad teknologi som ständigt omformar urbana områden. 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 inom sin miljö.Dessa moderna teknologier, 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 bryter de ner 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 teknologierna. 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 Smart City-teknologier redan stora framsteg i att tackla några av de mest pressande transportledningsfrågorna. 

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

Kollaborativ data 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 (rörlighetsdata) kan ge viktiga insikter i transportbehov. Det ger dem en exakt översikt över hur olika stadsleder används och ökar därmed chanserna för mer exakt, medborgarvänlig planering.

Kollaborativ data är idag allmänt förekommande och härrör från en mängd olika enheter. Våra smartphones, surfplattor, bärbara datorer och till och med bilar sänder ständigt geolokationsdata. En mängd olika applikationer fångar upp 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 stadsförvaltning och stadsplanerare är det möjligt att kapitalisera på denna rika rörlighetsdata för att förbättra planeringsprocessen. 

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

Fördelarna med kollaborativ rörlighetsdata kan översättas till förbättrad gångbarhet och minskade restider. För cyklister innebär detta optimerade rutter och grönare vägar, medan för bilförare innebär det mindre tid som spenderas i stadskärnor, väntande på trafikljus och fotgängare. Rörlighetsdata 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 teknologi som gör det möjligt att automatisera sådana övervakningsuppgifter och delegera dem till programvara och algoritmer. Datorseende och videoanalytik kan implementeras både på vägkameror och på bilar. Algoritmer kan utföra beräkningar på kanten och kan upptäcka situationella och beteendemässiga avvikelser i realtid. Från den automatiserade läsningen av registreringsskyltar till att upptäcka gångmönster, blir en mängd olika applikationer möjliga tack vare datorseende. När de implementeras som en del av trafikledningssystem kan de minimera de höga risker som är förknippade med vårdslös körning och säkerställa säkerheten i allmänna fotgängarområden. 

Att delegera och automatisera uppgifter till programvara har potentialen att skapa en mycket säkrare miljö för alla trafikdeltagare. Datorseende och videoanalytik är de ledande teknologierna 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 urbana områden. Detta innefattar identifiering och kommunikation av olyckor, köer och tillfälliga väghindranden, bland andra trafikhändelser.

Sensorteknologi och avancerade trådlösa kommunikationsprotokoll gör det möjligt för alla typer av fordon att kommunicera riktning, hastighet och restid. Det finns inga begränsningar för den mängd information som de kan kommunicera, med tanke på den ökade anpassningsbarheten hos IoT-enheter. Inte bara kan de fästas på alla rörliga föremål, utan de möjliggör också insamling och kommunikation av kontextuell information från miljön. 

Sensordata gör det möjligt att köra realtidsanalyser som driver omedelbara trafikledningsbeslut. Ett exempel på en sådan applikation är adaptiva trafiksignaler, som inte bara är programmerade, utan också tar hänsyn till livetrafikinformation.

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

Vad är nästa steg för AI och IoT i smarta städer?

Stadsplanerare och ingenjörer arbetar nu i alltmer komplexa miljöer och måste lösa alltmer komplexa problem. AI och IoT hjälper dem att tackla dessa problem. Trafik- och transportledning utgör en modern utmaning som skulle vara svår att tackla 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 gör moderna teknologier det möjligt att utnyttja medborgargenererad rörlighetsdata för att tackla 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 av stadens reseegenskaper, ökar också kvaliteten på ledningsapplikationerna. Detta säkerställer att trafikkontrollstrategier och framtida infrastrukturprojekt kommer att matcha medborgarnas behov. AI och IoT blir den nya teknologiska normen och det är en framtid som vi ser fram emot.