Chcete vědět, jak "AI předpovídá dopravní špičku"? Pojďme se s INVIAI podrobněji podívat na odpověď v tomto článku!

V rušných městech se dálnice a ulice během dopravní špičky často mění v parkoviště – frustrující a nákladný problém. Studie odhadují, že dopravní přetížení stojí mnohé ekonomiky kolem 2 % HDP. Například v USA průměrný řidič ročně ztratí přibližně 43 hodin uváznutím v dopravě.

Tento ztracený čas znamená také miliardy dolarů ztracené produktivity, zvýšenou spotřebu paliva a větší znečištění a stres pro zdraví lidí.

Aby se tomu čelilo, dopravní plánovači se obracejí k umělé inteligenci. Díky předpovídání, kde a kdy k zácpám dojde, se AI systémy snaží zlepšit plynulost dopravy ještě před tím, než se zpomalení projeví.

Moderní AI dopravní předpovědi spoléhají na big data. Sbírají obrovské množství informací o silnicích: počty a rychlosti z senzorů a kamer, GPS záznamy ze smartphonů a vozidel a dokonce i vnější faktory jako počasí nebo speciální události.

Například dopravní kamery a GPS zařízení poskytují živá data, která AI analyzuje spolu s historickými vzory na stejných silnicích.

To umožňuje modelu „vědět“, že určitý úsek dálnice se obvykle zpomaluje v ranních hodinách pracovních dnů, nebo že koncert v centru města přivede na některé ulice více aut. V praxi systémy jako Google Maps kombinují aktuální dopravní údaje s roky minulých trendů, aby předpověděly situaci na 10–50 minut dopředu.

AI se tedy ptá: „Vzhledem k tomu, co se právě děje a co se obvykle v tuto dobu děje, jak bude doprava v blízké budoucnosti vypadat?“

Klíčové zdroje dat pro AI dopravní modely zahrnují:

• Historická dopravní data: Rychlosti a objemy na jednotlivých silnicích podle denní a týdenní doby.
• Živé přenosy: Aktuální počty vozidel a rychlosti ze silničních senzorů, dopravních kamer a GPS zařízení.
• Externí informace: Zprávy o počasí, upozornění na nehody nebo opravy a harmonogramy speciálních akcí.
• Algoritmy strojového učení: Modely (například neuronové sítě), které se učí složité vzory ze všech těchto vstupů.

AI modely zpracovávají tyto vstupy pomocí pokročilých technik. Tradiční statistické metody mají problém s obrovským rozsahem a proměnlivostí městské dopravy, proto výzkumníci nyní používají hluboké učení.

Například rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo konvoluční sítě dokážou zachytit změny dopravy v čase a grafové neuronové sítě (GNN) explicitně využívají strukturu silniční sítě.

V Google systému jsou blízké úseky silnic seskupeny do „superúseků“ a GNN je trénována na dopravních datech, aby předpověděla doby průjezdu pro každý z nich. Předpovězené doby průjezdu (ETA) se pak používají k hodnocení možných tras. Níže uvedený diagram tento proces ilustruje:

Googleův systém předpovědi dopravy: anonymizovaná data o trasách a rychlostech jsou seskupena do superúseků, zpracována grafovou neuronovou sítí pro předpověď doby průjezdu a následně použita k řazení tras podle ETA.

Praktické využití

Předpověď dopravy pomocí AI už využívají technologické firmy a města po celém světě. Například Google Maps integruje živá uživatelská data a AI modely k předpovědi dopravních zácp.

„Pamatuje si“, že určitá dálnice se obvykle zpomaluje mezi 6. a 7. hodinou ráno, a kombinuje tuto historii s aktuálními rychlostmi, aby předpověděla budoucí stav.

Laboratoř DeepMind (AI laboratoř Google) uvádí, že vylepšené ML modely (využívající GNN) zvýšily přesnost ETA až o 50 % ve městech jako Taichung a Sydney. Po této aktualizaci bylo přesných více než 97 % předpovědí doby příjezdu.

Jinými slovy, pokud AI předpoví, že vaše cesta potrvá 30 minut, téměř vždy se to potvrdí.

Další komerční platformy používají podobné principy. Dopravní analytická firma INRIX tvrdí, že její AI dokáže „předpovídat rychlosti dopravy v reálném čase na všech silnicích“ díky zpracování desetiletí dat.

Inrix využívá pokroky v AI a cloud computingu, aby pokryl i menší ulice, které tradiční senzory nezachytí.

Navigační aplikace jako Waze (od Google) a Apple Maps také používají GPS data od uživatelů a AI k upozornění řidičů na blížící se zpomalení a někdy navrhují alternativní trasy ještě před vznikem zácpy.

Města a dopravní agentury rovněž nasazují AI. Například v Bellevue ve státě Washington kamery na 40 křižovatkách přenášejí živé video do AI, která v reálném čase identifikuje místa s dopravními problémy.

V Dánsku městské systémy využívají AI k vyhodnocování dopravních objemů a automaticky upravují načasování semaforů (zelené světlo) podle aktuálního provozu.

Dokonce i klasické semafory jsou chytřejší: Pittsburgh a Los Angeles mají nyní AI adaptivní signalizaci, která se přizpůsobuje v reálném čase, snižuje dobu čekání a udržuje plynulost dopravy. Výzkumné projekty probíhají i globálně.

Evropsko-japonská spolupráce testuje systém hlubokého učení nazvaný TRALICO, který předpovídá zácpy a zároveň řídí semafory v Istanbulu.

Všechny tyto reálné aplikace mají za cíl předpovědět dopravní zácpy dopředu, aby plánovači mohli zasáhnout dříve, než se problémy objeví.

Výhody pro řidiče a města

Přínosy přesných dopravních předpovědí jsou obrovské. Pro jednotlivé dojíždějící znamená AI spolehlivější dobu jízdy a méně času zbytečně stráveného v zácpách.

Aplikace vás mohou varovat ještě před odjezdem, pokud se na trase brzy vytvoří zácpa, nebo vás přesměrovat, abyste se jí vyhnuli.

Studie naznačují, že to může řidičům ušetřit hodiny týdně. AI také snižuje spotřebu paliva – méně čekání na semaforech nebo pomalé jízdy znamená menší spotřebu benzínu.

Jeden projekt Google AI uvádí snížení zastavení vozidel o 30 % a emisí paliva o 10 % na rušných křižovatkách.

Na úrovni měst plynulejší doprava znamená nižší znečištění a ekonomické přínosy. Méně času v dopravě znamená vyšší produktivitu, nižší stres z dojíždění a čistší ovzduší.

Stručně řečeno, AI předpovědi pomáhají lidem lépe plánovat trasy a městům navrhovat efektivnější dopravní sítě.

Výzvy a budoucí výhled

Vytváření AI dopravních předpovědí není bez překážek. Získávání a zpracování takového množství dat může být nákladné – města mohou potřebovat investovat do senzorů, kamer a výpočetní infrastruktury.

Integrace AI do stávajících dopravních systémů je složitá a personál musí být vyškolen k používání nových nástrojů.

Existují také obavy o ochranu soukromí a zaujatost dat. Obrovské soubory lokalizačních dat musí být bezpečně spravovány a modely mohou selhat, pokud mají ve svých tréninkových datech slepá místa (například nedostatek dat o venkovských silnicích je známý problém).

Kybernetická bezpečnost je dalším problémem: propojené dopravní systémy mohou být cílem hackerů, proto jsou potřeba robustní ochranná opatření.

Přes tyto výzvy jsou odborníci optimističtí. AI v dopravním managementu je stále v počátcích a má velký potenciál růstu. Výzkumníci vidí jasné cesty vpřed – například vytváření modelů, které se v reálném čase přizpůsobují náhlým událostem (jako je konec sportovní akce) a rozšiřování řešení do venkovských oblastí.

Pokročilý nápad je využití velkých jazykových modelů (jako jsou ty za ChatGPT) k přidání kontextu do předpovědí. Například nová metoda umožňuje AI „rozumět“ psaným informacím o uzavírkách nebo událostech a zohlednit je ve své předpovědi.

V blízké budoucnosti by AI systémy mohly integrovat dopravní zprávy ze sociálních sítí nebo živých zpravodajských kanálů, což by ještě více zlepšilo přesnost předpovědí.

>>> Klikněte pro více informací: AI optimalizuje autobusové trasy ke snížení čekacích dob 

Shrnuto, umělá inteligence mění způsob, jakým řešíme dopravní špičky. Díky učení z rozsáhlých historických trendů a aktuálních dopravních podmínek mohou AI systémy pohlédnout za roh a odhadnout, kde se zácpy objeví.

To dává řidičům i městům cenný náskok: upravit semafory, přesměrovat vozidla nebo změnit jízdní řády dříve, než se vytvoří dopravní zácpy.

S dalším vývojem a pečlivou implementací slibuje AI řízená dopravní předpověď zkrátit, zpříjemnit a odlehčit naše dojíždění.