Big Data dan AI dalam Pengangkutan Pintar
Big Data digabungkan dengan kecerdasan buatan sedang membentuk semula pengurusan trafik moden. Dengan menganalisis data masa nyata dan sejarah daripada penderia, kenderaan, dan platform navigasi, AI membolehkan sistem pengangkutan pintar meramalkan kesesakan, mengoptimumkan isyarat lalu lintas, mengurangkan pelepasan, dan meningkatkan keselamatan jalan raya. Teknologi ini kini banyak digunakan dalam bandar pintar, rangkaian pengangkutan awam, dan sistem logistik global.
Sumber Data di Bandar Moden
Bandar moden menjana jumlah besar data trafik setiap saat daripada pelbagai sumber yang bekerja bersama:
Penderia Infrastruktur
Peranti Bersambung
Data Sumber Orang Ramai
Bersama-sama, aliran data ini – sering dipanggil "Big Data" – tiba dalam format pelbagai pada kelajuan tinggi. Jumlah sebegini memerlukan alat khusus (Hadoop, pangkalan data NoSQL, platform awan) untuk menyimpan dan memproses dengan berkesan. Sistem pengangkutan pintar kini bergantung pada data daripada infrastruktur, kenderaan bersambung, dan orang ramai.
Teknologi Big Data dan Analitik AI
Menangani dan mengekstrak pandangan daripada Big Data trafik melibatkan tumpukan teknologi yang menyeluruh:
Infrastruktur Data
Pangkalan data khusus (Hadoop/Hive, Spark) dan pengkomputeran awan menguruskan jumlah dan kepelbagaian aliran penderia.
AI & Analitik
Saintis data menggunakan analitik dan AI untuk memahami dan meramalkan corak trafik dengan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
Pendekatan Analitik
- Analitik Deskriptif – Merumuskan keadaan trafik semasa dan corak sejarah
- Model Pramangan – Meramalkan kesesakan masa depan menggunakan algoritma pembelajaran mesin
- Analitik Preskriptif – Mencadangkan tindakan tertentu untuk mencegah atau mengurangkan kesesakan
Algoritma pembelajaran mesin – bermula daripada model regresi hingga rangkaian neural canggih – boleh memproses data trafik sejarah dan langsung untuk mengenal pasti korelasi tersembunyi. Arkitektur pembelajaran mendalam (CNN dan LSTM) amat berkuasa dalam menangkap corak ruang-masa yang kompleks dalam aliran trafik.
Model ramalan menggunakan pembelajaran mesin telah mendapat tarikan ketara dalam beberapa tahun kebelakangan, merevolusikan pengurusan trafik dengan belajar daripada suapan kamera, GPS dan sumber lain.
— Penyelidikan Analitik Trafik
Teknik AI Biasa
Regresi & Model Siri-Masa
Rangkaian Neural Dalam
Penglihatan Komputer
Pembelajaran Penguatan
Analitik Big Data
Pengkomputeran Edge
Aplikasi AI dalam Pengurusan Trafik
AI dan Big Data kini digunakan merentas pelbagai domain pengurusan trafik:
Isyarat Trafik Adaptif
Lampu dikawal AI melaraskan tempoh hijau secara dinamik berdasarkan trafik masa nyata. Sistem Surtrac di Pittsburgh menggunakan kamera dan radar di setiap persimpangan untuk mengesan kenderaan yang menghampiri dan menjalankan model ramalan yang mengoptimumkan rancangan isyarat serta-merta. Persimpangan berkomunikasi antara satu sama lain supaya lampu di hiliran mengetahui bila trafik sedang datang.
Ramalan Kesesakan
Model pembelajaran mesin meramalkan di mana dan bila kesesakan akan berlaku dengan menganalisis corak sejarah, cuaca, dan acara khas. Sistem AI boleh "melihat" masalah di hadapan dan membolehkan perancang bandar mengalihkan trafik atau melaraskan tol sebelum kesesakan berlaku.
Kajian melaporkan bahawa algoritma AI yang dilatih pada data kamera trafik dan GPS meramalkan kesesakan masa depan jauh lebih baik daripada kaedah manual, memberi pihak berkuasa masa untuk bertindak secara proaktif.
Panduan Laluan Dinamik
Apl navigasi menggunakan Big Data untuk menawarkan laluan lebih pantas secara masa nyata. Google Maps dan Waze mengumpul trajektori kenderaan dan laporan insiden yang besar daripada pengguna, kemudian menggunakan AI untuk menggabungkan profil kelajuan sejarah dengan keadaan semasa. Apl mencadangkan jalan pintas jika kesesakan dijangka terbentuk, dan beberapa sistem menghantar amaran laluan alternatif kepada ribuan kenderaan serentak.
Pengesanan Insiden & Bahaya
AI menganalisis suapan kamera dan data penderia untuk mengesan kemalangan atau keadaan berbahaya dengan segera. Algoritma penglihatan komputer mengesan kenderaan berhenti, serpihan, lubang, permukaan licin, atau pejalan kaki di jalan dan menghantar amaran kepada pemandu dan pengendali serta-merta.
Makmal trafik Dubai melangkah lebih jauh dengan mengenal pasti lokasi berisiko kemalangan supaya pihak berkuasa boleh menggunakan langkah pencegahan terlebih awal. Laporan insiden bersumber ramai digumpal untuk mengesahkan bahaya lebih pantas daripada laporan 911 tradisional.
Pengoptimuman Pengangkutan Awam & Multi-Moda
Big Data memperbaiki bas, kereta api bawah tanah, dan rangkaian basikal. AI menambah baik jadual bas berdasarkan corak penumpang dan ramalan trafik. Di London, kamera dan penderia AI diuji untuk mengurus aliran penumpang dan mempercepatkan pintu tiket sehingga 30%.
Analitik menyelaraskan bas dan kereta api dengan isyarat lalu lintas dan antara satu sama lain, mengurangkan masa menunggu. Agensi pengangkutan menganalisis penggunaan basikal kongsi dan e-skuter (melalui data aplikasi mudah alih) untuk merancang lorong basikal baru dan mengoptimumkan rangkaian multi-moda.
Pengangkutan Barangan & Logistik
Perlumbaan trak dan armada penghantaran menggunakan analitik trafik masa nyata untuk mengoptimumkan laluan bagi penjimatan bahan api. Platform Big Data mengambil suapan trafik langsung untuk mengalihkan kenderaan kargo dari kelewatan, mengurangkan kos dengan ketara. Gudang menggunakan model ramalan untuk menjadualkan penghantaran pada tingkap trafik luar puncak, dan AI pengoptimuman laluan dinamik kini standard dalam perisian logistik moden.
Sistem pengangkutan pintar kini menggabungkan data dan AI untuk memantau aliran rangkaian secara menyeluruh: kenderaan berkomunikasi antara satu sama lain (V2V) dan dengan unit tepi jalan (V2I), berkongsi status yang membantu mengoptimumkan aliran trafik, meningkatkan keselamatan, dan mengurangkan kelewatan. Penderia dan analitik adalah "mata dan telinga" mobiliti pintar, sentiasa menjejaki corak dan melaraskan kawalan.
Contoh Dunia Sebenar di Seluruh Dunia
Bandar terkemuka sedang melaksanakan sistem trafik dikuasakan AI dengan hasil yang boleh diukur:
Dubai (2025)
Roads & Transport Authority (RTA) Dubai melancarkan sebuah Makmal Analisis Data Pengangkutan dikuasakan AI yang menggabungkan data daripada lebih 35 sumber (metro, bas, teksi, e-skuter, kereta persendirian, dan lain-lain) ke dalam satu platform bersepadu.
- Model AI mengimbas set data untuk meramalkan kesesakan sebelum ia berlaku
- Sistem melaraskan masa isyarat secara dinamik semasa waktu puncak dan acara
- Mengagihkan kru trafik dan memberi amaran kepada agensi secara masa nyata
- Mengenal pasti kawasan panas dan melancarkan aliran trafik semasa ekspo teknologi baru-baru ini
Impak: Makmal ini "mengubah jumlah besar data operasi menjadi petunjuk ramalan" untuk mencapai aliran trafik yang lebih lancar, kecekapan lebih tinggi, dan kemampanan yang dipertingkatkan.
Singapura
Pihak Berkuasa Pengangkutan Darat negeri bandar ini mengendalikan sistem adaptif bernama GLIDE ("Green Link Determining System"). Gelung tepi jalan dan penderia sentiasa memasukkan kelajuan trafik ke dalam GLIDE, yang melaraskan tempoh lampu hijau secara dinamik merentas persimpangan.
- Lorong yang lebih diselaraskan dengan trafik berat diberi keutamaan
- Masa perjalanan menyeluruh lebih cepat di seluruh rangkaian
- Platform CRUISE baharu akan mengintegrasikan lebih banyak sumber data dan ramalan AI
- Operator manusia mengawasi sistem dengan ujian menyeluruh untuk keselamatan
Pendekatan: Singapura menekankan bahawa pengawasan manusia kekal penting, dengan ujian di tapak yang meluas sebelum menala mana-mana ciri baharu.
London
Transport for London sedang melaksanakan Pengoptimum Masa Nyata (Real Time Optimiser, RTO) berasaskan AI yang canggih bersama Siemens. Kabinet trafik telah dinaik taraf dengan penderia dan perisian AI baharu.
- Melaraskan masa lampu secara dinamik berdasarkan data langsung
- Melancarkan trafik dan mengurangkan kelewatan dengan ketara
- Mengurangkan kesesakan dan memperbaiki kualiti udara dengan mengurangkan pelepasan semasa melahu
- Mengimbangkan kitaran untuk pejalan kaki dan penunggang basikal (inisiatif Healthy Streets)
Keputusan awal: Percubaan mencadangkan pengurangan ketara dalam kesesakan dan pelepasan.
Pittsburgh
Penyelidik di Carnegie Mellon University membangunkan Surtrac, pengawal isyarat AI yang kini diuji di beberapa persimpangan. Setiap persimpangan yang dilengkapi Surtrac menggunakan kamera atau radar untuk mengesan kenderaan yang menghampiri dan menjalankan model AI tempatan untuk mengira jadual hijau yang optimum.
- Persimpangan berkomunikasi antara satu sama lain untuk aliran terkoordinasi
- Sistem AI terdesentralisasi mengurangkan kebergantungan pada pelayan pusat
- Masa perjalanan dikurangkan sebanyak ~25%
- Brek dikurangkan sebanyak 30%
- Masa melahu dikurangkan sebanyak 40% berbanding isyarat berjadual tetap
Skalabiliti: Kejayaan sistem menyebabkan penerimaan di beberapa bandar dan pengembangan berterusan.
Manfaat Big Data dan AI dalam Trafik
Pengurangan Kesesakan
Sistem AI adaptif secara aktif mengurangkan kelewatan. Pengurangan masa perjalanan 25% oleh Surtrac bermakna pengguna jalan kurang masa terperangkap dalam trafik.
- Lebih sedikit kilometer kenderaan dilalui
- Penggunaan bahan api lebih rendah
- Perjalanan lebih pantas
Pengurangan Pelepasan & Penggunaan Bahan Api
Dengan melancarkan pergerakan henti-mula, kawalan berpandukan AI menjimatkan bahan api dan mengurangkan pelepasan dengan ketara.
- Pengurangan CO₂ yang boleh diukur
- Pengurangan haus kenderaan
- Kualiti udara lebih bersih
Penjimatan Ekonomi
Kelewatan trafik mahal. Analisis di AS menganggarkan kos kesesakan kepada pemandu kira-kira $305 bilion pada 2017 dalam masa dan bahan api yang terbuang.
- Berbilion disimpan setiap tahun daripada pengurangan kesesakan
- Masa perjalanan lebih boleh dipercayai untuk perniagaan
- Kecekapan logistik yang dipertingkatkan
Keselamatan Dipertingkatkan
Pengesanan dan pengurusan insiden yang lebih pantas menjimatkan nyawa. Alat AI mengesan bahaya dan memberi amaran kepada pengendali serta-merta.
- Pengesanan awal bahaya dan amaran
- Ramalan lokasi berisiko kemalangan
- Patroli pencegahan digerakkan
Perkhidmatan Mobiliti Lebih Baik
AI mengoptimumkan pengangkutan awam dan laluan kargo, membawa kepada penghantaran lebih cekap dan prestasi ketepatan waktu yang lebih baik.
- Maklumat pelancong masa nyata
- Laluan bas dan panduan parkir lebih pantas
- Penyesuaian automatik terhadap gangguan
Ketahanan Rangkaian
Sistem menyesuaikan diri secara automatik kepada gangguan seperti acara khas atau cuaca, mengekalkan aliran trafik yang lancar.
- Pengurusan trafik berasaskan acara
- Penjadualan laluan responsif kepada cuaca
- Pengoptimuman berterusan
Cabaran dan Pertimbangan
Walaupun menjanjikan, menyebarkan sistem trafik Big Data datang dengan halangan ketara yang mesti diurus dengan teliti:
Privasi & Keselamatan Data
Pengumpulan dan pemusatan data pergerakan menimbulkan kebimbangan privasi. Pihak berkuasa mesti memastikan maklumat perjalanan peribadi dianonimkan dan dilindungi.
Langkah keselamatan siber adalah penting untuk mengelakkan akses tanpa kebenaran ke sistem kawalan trafik.
Pelaburan Infrastruktur
Sistem pintar memerlukan perkakasan yang meluas – daripada penderia menyeluruh kepada komunikasi berkelajuan tinggi (rangkaian 4G/5G) dan infrastruktur pengkomputeran berkuasa. Menaik taraf peralatan trafik warisan mahal, dan penyelenggaraan berterusan bukan tugas remeh, terutamanya untuk bandar dengan infrastruktur yang menua.
Penyepaduan Data & Kualiti
Data trafik datang daripada banyak agensi dan syarikat swasta. Menggabungkan penstriman GPS dari telefon dengan pengesan gelung warisan atau pangkalan data agensi adalah kompleks. Perbezaan format data, jurang liputan, dan penderia bising menimbulkan cabaran teknikal.
Banyak bandar kini membeli data GPS dari Google/Waze untuk melengkapkan penderia mereka sendiri, tetapi menyelaraskan sumber ini memerlukan kejuruteraan data yang kukuh dan pengesahan yang teliti.
Bias Algoritma & Keadilan
Keputusan AI mesti adil dan saksama. Jika keutamaan isyarat memihak kepada laluan atau kejiranan tertentu, isu kesaksamaan timbul. Sistem mesti ditala untuk melayani semua pengguna secara adil.
Ketua pengangkutan menekankan bahawa pemimpin pengangkutan mesti memastikan AI tidak secara tidak sengaja menjejaskan penunggang basikal, pejalan kaki, atau kawasan kurang bernasib baik. Singapura, sebagai contoh, menegaskan pengawasan manusia untuk mencegah bias dan memastikan hasil yang saksama.
Kebolehpercayaan & Pengawasan
Model AI boleh gagal dalam keadaan luar biasa (cuaca melampau, insiden besar). Perancang menekankan bahawa alat ini harus menambah, bukan menggantikan, pengendali manusia. Seperti yang dinyatakan ketua trafik Seoul, AI harus berfungsi sebagai "pembantu" kepada pembuat keputusan manusia.
Tren Masa Hadapan
Masa depan pengangkutan pintar kelihatan lebih dipacu data dan lebih pintar:
5G & Pengkomputeran Edge
Kenderaan Bersambung & Autonomi
Kembar Digital
Generatif AI
Penganalisis meramalkan satu "peralihan kualitatif" ke arah AI ramalan: pengalaman Dubai menunjukkan bahawa bergantung pada ramalan berpandukan data daripada tindak balas reaktif semakin menjadi norma. Bandar akan semakin menjangka masalah sebelum ia berlaku, membolehkan pengurusan trafik secara proaktif daripada reaktif.
Kesimpulan
AI dan Big Data sedang secara berterusan mengubah sistem pengangkutan di seluruh dunia. Penderia dan analitik adalah "rang-ulang digital" mobiliti moden, membolehkan bandar meramalkan kesesakan, mengoptimumkan laluan, dan melabur dalam infrastruktur yang betul.
Dengan inovasi berterusan dan pengurusan teliti terhadap cabaran teknologi dan sosial, kita boleh menjangkakan sistem trafik yang semakin pintar yang memendekkan perjalanan, menjadikan jalan lebih selamat, dan menjadikan bandar lebih cekap. Perpaduan data masa nyata, analitik maju, dan pembuatan keputusan pintar mewakili peralihan asas dalam cara pengangkutan bandar beroperasi – daripada penyelesaian masalah reaktif kepada pengoptimuman proaktif.
Artikel Berkaitan
Tiada komen lagi. Jadilah yang pertama memberi komen!