Штучний інтелект та Інтернет речей: Управління транспортом у розумних містах

Сучасні розумні міста працюють завдяки передовим технологіям, які постійно змінюють міську інфраструктуру. Штучний інтелект та Інтернет речей стають все більш важливими у роботі світу. Хмарні сервіси, Інтернет речей, платформи аналітики та багато інструментів штучного інтелекту змінюють спосіб, у який громадяни взаємодіють зі своєю довкіллям.

Ці сучасні технології, як зазначено компанією Blue Orange Digital, провідним агентством з консалтингу та розробки штучного інтелекту в Нью-Йорку, дозволяють створювати застосування, починаючи від управління відходами та закінчуючи оптимізацією харчової промисловості та цифровізацією охорони здоров’я. У процесі вони змінюють цілі галузі та створюють нові бізнес-можливості та застосування. 

Серед усіх міських обов’язків, управління транспортом становить цікаву проблему, навіть для найбільш передових інструментів штучного інтелекту та технологій. Міський трафік – це дуже динамічна середовище, у якій тисячі учасників, що використовують різні види транспорту, взаємодіють складним чином. Крім того, рішення потрібно приймати в реальному часі, щоб забезпечити безпеку та добробут усіх учасників трафіку. Планування діяльності в такому середовищі – це дуже складна задача. На щастя, технології, що працюють на основі штучного інтелекту, вже роблять великий прогрес у вирішенні деяких найпресовіших проблем управління транспортом. 

Нижче наведено список найпоширеніших рішень управління трафіком, які працюють завдяки технологіям Інтернету речей та штучного інтелекту.

Дані, зібрані від громади, дозволяють оптимізувати маршрути для всіх видів транспорту

Дані – це сила, і це особливо справджується для міських планувальників: їхні рішення повинні бути підкріплені даними. Інформація про те, як різні міські території використовуються громадою (дані про мобільність), може надати важливі знання про потреби транспорту. Це надає їм точний огляд того, як різні міські шляхи використовуються, і тим самим збільшує шанси на більш точне та громадо-дружнє планування.

Дані, зібрані від громади, зараз повсюдно присутні та походять з різних пристроїв. Наші смартфони, планшети, ноутбуки та навіть автомобілі постійно передають дані про геолокацію. Розрізні програми захоплюють ці дані та використовують їх для надання послуг користувачам. Одночасно аналітичні платформи роблять простим видобуток знань з таких різноманітних джерел даних. Поділівшись цими даними з міською адміністрацією та міськими планувальниками, можна використати ці багаті дані про мобільність для поліпшення процесу планування. 

Підумайте про найпопулярніші велосипедні шляхи в вашому місті або найзаселеніші пішохідні зони. Планування без знання того, як ці території використовуються, було б еквівалентно підкоренню гори Еверест без оглядки, у темряві. Візуалізація та аналіз необхідні, щоб пролити світло на цей процес та забезпечити, щоб усі рішення щодо планування були підкріплені даними, згенерованими громадою.

Переваги даних про мобільність, зібраних від громади, можуть перекладатися в поліпшення пішохідної доступності та зменшення часу на дорогу. Для велосипедистів це означає оптимізовані маршрути та більш екологічні шляхи, тоді як для водіїв це означає менше часу, проведеного в центрі міста, очікуючи на світлофори та пішохідів. Дані про мобільність роблять це виграшем для всіх учасників трафіку.

Комп’ютерний зір та штучний інтелект забезпечують безпеку пішохідів та транспорту

Забезпечення безпеки на публічних дорогах – це важлива відповідальність систем управління транспортом. Складне середовище, створене транспортними засобами та пішохідами, потрібно контролювати, щоб забезпечити безпеку всіх учасників трафіку.

На щастя, існує технологія, яка дозволяє автоматизувати такі завдання спостереження та делегувати їх програмному забезпеченню та алгоритмам. Комп’ютерний зір та відеоаналітика можуть бути реалізовані як на дорогах, так і на автомобілях. Алгоритми можуть виконувати обчислення на місці та виявляти ситуаційні та поведінкові аномалії в момент їх виникнення. Від автоматичного читання номерних знаків до виявлення ходьби, існує багато застосувань, які стають можливими завдяки комп’ютерному зору. Коли вони реалізуються як частина систем управління транспортом, вони можуть мінімізувати високі ризики, пов’язані з безвідповідальною їздою, та забезпечити безпеку громадських пішохідних зон. 

Делегування автоматизованих завдань програмному забезпеченню має потенціал створити значно безпечніше середовище для всіх учасників трафіку. Комп’ютерний зір та відеоаналітика – це провідні технології для зусиль у цьому напрямку.

Чутливі пристрої Інтернету речей забезпечують точний моніторинг трафіку в розумних містах

Поняття трафіку – це завдання, яке потрібно виконувати в реальному часі, щоб оптимізувати потік транспорту, як всередині, так і зовні міських територій. Це включає виявлення та повідомлення про аварії, затори та тимчасові перешкоди на дорогах, серед інших подій трафіку.

Технології чутливих пристроїв та передові бездротові протоколи зв’язку дозволяють будь-яким транспортним засобам передавати напрямок, швидкість та час руху. Не існує обмежень на кількість інформації, яку вони можуть передавати, враховуючи підвищену налаштовуваність пристроїв Інтернету речей. Не тільки вони можуть бути прикріплені до будь-якого рухомого об’єкта, але також дозволяють зібрати та передати контекстну інформацію з довкілля. 

Дані, зібрані чутливими пристроями, дозволяють виконувати аналіз в реальному часі, який підтримує негайні рішення щодо управління трафіком. Такий приклад застосування – це адаптивні світлофори, які не просто програмуються, а враховують інформацію про трафік в реальному часі.

Переваги рішень, заснованих на чутливих пристроях, можуть перекладатися в активні заходи щодо управління трафіком. Вони дозволяють короткострокове передбачення та контроль і можуть привести до зменшення заторів та збільшення рухливості трафіку. Допомагаючи інституціям управління трафіком зменшити викиди, шум та час руху, технології чутливих пристроїв Інтернету речей відіграють важливу роль у будь-якій сучасній системі управління транспортом.

Що далі для штучного інтелекту та Інтернету речей у розумних містах?

Міські планувальники та інженери зараз працюють у все більш складних середовищах та повинні вирішувати все більш складні проблеми. Штучний інтелект та Інтернет речей допомагають їм вирішувати ці проблеми. Управління транспортом становить сучасну проблему, яку було б складно вирішити без допомоги програмного забезпечення та алгоритмів. Крім того, управління транспортом відіграє важливу роль у будь-якому розумному місті, оскільки воно може легко вплинути на правильну роботу всіх інших міських функцій.

На щастя, сучасні технології дозволяють використовувати дані про мобільність, згенеровані громадою, для вирішення таких складних завдань. З підвищенням доступності аналітичних платформ, хмарних сервісів та пристроїв збору даних стає можливим знаходити сучасні рішення та інтегрувати дані в реальному часі до рішень щодо управління трафіком. 

Коли дані використовуються для прийняття рішень та для отримання кращого розуміння динаміки руху міста, якість застосувань управління також підвищується. Це забезпечує, що стратегії контролю трафіку та майбутні проекти розвитку інфраструктури будуть точно відповідати потребам громади. Штучний інтелект та Інтернет речей стають новими технологічними нормами, і це майбутнє, до якого ми з нетерпінням очікуємо.