המתנות ארוכות בתחנות האוטובוס מרתיעות נוסעים ופוגעות באטרקטיביות התחבורה הציבורית. בערים רבות, זמני ההמתנה והעיכובים במעברים מהווים חלק משמעותי מזמן הנסיעה – מחקר אחד מצא כי ההמתנה מחוץ לרכב יכולה להוות כ-17–40% מזמן הנסיעה הכולל. גם עיכובים קטנים מפחיתים את מספר הנוסעים: בלונדון, עלייה של 1% בזמן הנסיעה הובילה לירידה של כ-0.61% בשימוש בתחבורה הציבורית.
כדי להתמודד עם זאת, כלים מודרניים מבוססי בינה מלאכותית מנתחים נתונים בזמן אמת ובהיסטוריה (דפוסי נסיעה, תנועה, מזג אוויר ועוד) כדי ליצור לוחות זמנים ומסלולים חכמים יותר לאוטובוסים. מערכות אלו מיועדות ל"יצירת לוחות זמנים מדויקים ואמינים יותר" ומבטיחות "הפחתת זמני ההמתנה ושיפור הדיוק בזמנים" עבור הנוסעים.
פתרונות בינה מלאכותית לתזמון ומסלולי אוטובוסים ציבוריים
בינה מלאכותית תומכת במתכנני תחבורה בכמה דרכים להפחתת זמני ההמתנה והעיכובים:
-
חיזוי ביקוש: אלגוריתמים של בינה מלאכותית מנתחים נתוני נסיעה קודמים, מזג אוויר, אירועים ושעות היום כדי לחזות מתי והיכן יידרשו אוטובוסים.
על ידי התאמת פריסת האוטובוסים לביקוש, מפעילים יכולים למנוע צפיפות יתר או ניצול לקוי. לדוגמה, סוכנויות תחבורה משתמשות כיום בחיזוי מבוסס בינה מלאכותית כדי לאופטימיזציה של פריסת הרכבים ומניעת צפיפות בשעות השיא. -
תזמון ובקרה חזויים: למידת מכונה יכולה לזהות אילו גורמים (תנועה, עיכובים בעלייה לאוטובוס ועוד) משפיעים על הדיוק בזמנים, ולהתאים את לוחות הזמנים או הוראות השליחה בהתאם.
לדוגמה, כלים כמו FlowOS מדמים את התקדמות הרכב וממליצים על התערבויות בזמן אמת (השהיית עצירות, דילוג עליהן, התאמת מהירויות) כדי לשמור על לוח הזמנים.
בפועל, זה אומר שלוחות הזמנים מותאמים כל הזמן כדי למזער עיכובים והצטברויות לפני שהם מתרחשים. -
עדיפות לאוטובוסים באורות התנועה ומסלולים: בינה מלאכותית יכולה להשתלב עם ניהול התנועה כדי לתת עדיפות לאוטובוסים באורות הרמזור או להציע מסלולים חלופיים.
ניסוי בפורטלנד, אורגון, שהשתמש במערכת עדיפות תנועה מבוססת בינה מלאכותית, קיצר את זמן ההמתנה לאוטובוסים באור אדום בכ-80% לאורך 15 מיילים, מה שהאיץ משמעותית את הנסיעות.
באופן דומה, אלגוריתמים מתקדמים יכולים לשנות מסלולים או זמני נסיעה כדי למנוע "הצטברויות" וליישר את מרווחי הנסיעה. -
מידע לנוסעים בזמן אמת: מערכות חכמות מפעילות תצוגות דיגיטליות ואפליקציות לנוסעים שמנבאות זמני הגעה של אוטובוסים.
באמצעות הפצת לוחות זמנים מדויקים ועדכניים, מערכות אלו מקצרות את תחושת ההמתנה.
סוכנויות מדווחות כי מידע אמין ומהיר בזמן אמת ותכנון מעברים עם זמני המתנה נמוכים – לעיתים קרובות מבוססי בינה מלאכותית – משפרים משמעותית את חוויית הלקוח.
טכנולוגיות אלו פועלות יחד כדי לשמור על תנועת האוטובוסים וליידע את הנוסעים.
לדוגמה, תחנות אוטובוס חכמות ואפליקציות מציגות כיום תחזיות הגעה משופרות באמצעות בינה מלאכותית, כך שהנוסעים יודעים בדיוק כמה זמן ימתינו.
דוגמאות מהעולם האמיתי לשימוש בבינה מלאכותית בתחבורה
מקרים אלו ממחישים את השפעת הבינה המלאכותית: תזמון חכם יותר, אמינות משופרת וזמני המתנה קצרים יותר.
סוכנויות תחבורה במדינות רבות (מארה"ב ועד אירופה ואסיה) מאמצות כלים אלו. לדוגמה, סוכנויות בארה"ב משתמשות בבינה מלאכותית לחיזוי נסיעות ותיאום מעברים, וערים כמו בוסטון וסיאטל מנסות עדיפות לאוטובוסים ברמזורים מבוססת בינה מלאכותית להפחתת עצירות מיותרות.
כל המאמצים הללו חולקים מטרה אחת: למזער את זמני ההמתנה והעיכובים של הנוסעים.
יתרונות ותחזית לעתיד
תחבורה ציבורית המותאמת באמצעות בינה מלאכותית מציעה יתרונות רבים. על ידי שמירה על מרווחים עקביים יותר והפחתת הצטברויות, מערכות הבינה המלאכותית מבטיחות שהאוטובוסים יגיעו בזמנים קבועים, כך שהנוסעים לא ייתקלו בפערים ארוכים ובלתי צפויים. מחקרי תחבורה מראים כי תזמון דינמי כזה מוביל לזמני נסיעה קצרים יותר ונוחות רבה יותר לנוסעים.
המפעילים גם חוסכים כסף: פחות אוטובוסים עומדים ללא שימוש ושירות חלק יותר משמעותם עלויות דלק ועבודה נמוכות יותר, מה שמשחרר משאבים להרחבת השירות.
למעשה, ניתוחים מצביעים על כך שירידה של 10% בצריכת דלק (מתזמון משופר) מביאה לרווחים כלכליים וסביבתיים משמעותיים.
בהסתכלות קדימה, השימוש בבינה מלאכותית בתחבורה רק יגדל. מודלים מתקדמים יכולים ללמוד כל הזמן מנתונים חיים (GPS, ספירת נוסעים ועוד) ולהתאים את עצמם לשינויים בתנועה ובביקוש.
מערכות "עיר חכמה" עתידיות עשויות לשלב בינה מלאכותית עם חיישני IoT ורשתות 5G כך שמסלולי האוטובוסים והרמזורים יותאמו בזמן אמת באופן רציף.
פרויקטים ראשוניים מדווחים כי טכנולוגיות דיגיטליות אלו הופכות את התחבורה הציבורית ל"ברת קיימא ואטרקטיבית יותר," במיוחד ברשתות עם ביקוש נמוך או מורכבות גבוהה.
באמצעות אימוץ בינה מלאכותית, ערים שואפות לספק שירות אוטובוסים מהיר, אמין ובעל קיבולת גבוהה יותר, ולבסוף לקצר את זמני ההמתנה המטרידים.
