Wilt u weten hoe "AI spitsverkeer voorspelt"? Laten we dieper ingaan op dit artikel met INVIAI om het antwoord te vinden!

In drukke steden veranderen snelwegen en straten tijdens de spits vaak in parkeerplaatsen – een frustrerend en kostbaar probleem. Studies schatten dat verkeerscongestie veel economieën ongeveer 2% van het bbp kost. In de VS verliest de gemiddelde bestuurder bijvoorbeeld ongeveer 43 uur per jaar vaststaand in het verkeer.

Deze verspilde tijd betekent ook miljarden dollars aan verloren productiviteit, extra verbruikte brandstof en meer vervuiling en stress voor de gezondheid van mensen.

Om dit aan te pakken, wenden vervoersplanners zich tot kunstmatige intelligentie. Door te voorspellen waar en wanneer files ontstaan, streven AI-systemen ernaar het verkeer te laten doorstromen voordat de vertraging begint.

Moderne AI-verkeersvoorspellingen zijn gebaseerd op big data. Ze verzamelen enorme hoeveelheden informatie over wegen: tellingen en snelheden van sensoren en camera’s, GPS-tracés van smartphones en voertuigen, en zelfs externe factoren zoals het weer of speciale evenementen.

Verkeerscamera’s en GPS-apparaten leveren bijvoorbeeld live data die AI analyseert samen met historische patronen van dezelfde wegen.

Dit stelt het model in staat om te “weten” dat een snelwegsegment gewoonlijk vertraagt op doordeweekse ochtenden, of dat een concert in het centrum extra auto’s naar bepaalde straten stuurt. In de praktijk combineren systemen zoals Google Maps real-time verkeersgegevens met jaren aan historische trends om de situatie 10–50 minuten vooruit te voorspellen.

In feite vraagt de AI: “Gezien wat er nu gebeurt en wat er gewoonlijk op dit tijdstip gebeurt, hoe zal het verkeer er binnenkort uitzien?”

Belangrijke databronnen voor AI-verkeersmodellen zijn onder andere:

• Historische verkeersgegevens: Snelheden en volumes per weg, per tijdstip van dag/week.
• Live feeds: Realtime voertuigtelling en snelheden van wegsensoren, verkeerscamera’s en GPS-apparaten.
• Externe informatie: Weersrapporten, meldingen van ongevallen of wegwerkzaamheden en schema’s van speciale evenementen.
• Machine learning-algoritmen: Modellen (zoals neurale netwerken) die complexe patronen leren uit al deze gegevens.

AI-modellen verwerken deze input met geavanceerde technieken. Traditionele statistische methoden hebben moeite met de enorme schaal en variabiliteit van stedelijk verkeer, daarom gebruiken onderzoekers nu deep learning.

Bijvoorbeeld, recurrente neurale netwerken (RNN’s) of convolutionele netwerken kunnen verkeersveranderingen in de tijd vastleggen, en graph neural networks (GNN’s) gebruiken expliciet de structuur van het wegennetwerk.

In het systeem van Google worden nabijgelegen wegsegmenten gegroepeerd in “supersegmenten” en wordt een GNN getraind op verkeersdata om reistijden voor elk segment te voorspellen. De voorspelde reistijden (ETA’s) worden vervolgens gebruikt om mogelijke routes te rangschikken. Het onderstaande diagram illustreert deze werkwijze:

Google’s verkeersvoorspellingsproces: geanonimiseerde route- en snelheidsgegevens worden gegroepeerd in supersegmenten, verwerkt door een Graph Neural Network om reistijden te voorspellen, en vervolgens gebruikt om routes te rangschikken op ETA.

Toepassingen in de praktijk

AI-gestuurde verkeersvoorspellingen worden al gebruikt door technologiebedrijven en steden wereldwijd. Zo integreert Google Maps live gebruikersdata en AI-modellen om congestie te voorspellen.

Het “herinnert” zich dat een bepaalde snelweg gewoonlijk vertraagt tussen 6 en 7 uur ’s ochtends, en combineert die geschiedenis met live snelheden om toekomstige omstandigheden te voorspellen.

DeepMind (het AI-lab van Google) meldt dat verbeterde ML-modellen (met GNN’s) de nauwkeurigheid van ETA’s met tot wel 50% hebben verhoogd in steden als Taichung en Sydney. Na deze upgrade waren meer dan 97% van de reistijdvoorspellingen zeer accuraat.

Met andere woorden, als AI voorspelt dat uw route 30 minuten duurt, klopt dat vrijwel altijd.

Andere commerciële platforms gebruiken vergelijkbare ideeën. Verkeersanalysebedrijf INRIX geeft aan dat hun AI “real-time verkeerssnelheden op alle wegen kan voorspellen” door tientallen jaren aan data te verwerken.

Inrix benut de vooruitgang in AI en cloud computing om zelfs kleinere wegen te dekken die traditionele sensoren missen.

Navigatie-apps zoals Waze (van Google) en Apple Maps gebruiken eveneens crowdsourced GPS en AI om bestuurders te waarschuwen voor aankomende vertragingen, en suggereren soms alternatieve routes voordat een file ontstaat.

Steden en vervoersinstanties zetten ook AI in. In Bellevue, Washington, bijvoorbeeld, leveren camera’s bij 40 kruispunten live video aan een AI die congestiepunten in realtime detecteert.

In Denemarken gebruiken stadsystemen AI om verkeersvolumes te verwerken en automatisch verkeerslichtcycli (groen licht) aan te passen op basis van de actuele doorstroming.

Zelfs klassieke verkeerslichten worden slimmer: Pittsburgh en Los Angeles hebben nu AI-adaptieve verkeerslichten die zich dynamisch aanpassen, wachttijden verminderen en het verkeer laten doorstromen. Wereldwijd lopen ook onderzoeksprojecten.

Een samenwerking tussen Europa en Japan test een deep-learning systeem genaamd TRALICO dat zowel congestie voorspelt als verkeerslichten regelt in Istanbul.

Al deze toepassingen in de praktijk zijn gericht op het voorspellen van congestie vooraf, zodat planners kunnen ingrijpen voordat files ontstaan.

Voordelen voor bestuurders en steden

De winst van nauwkeurige verkeersvoorspellingen is enorm. Voor individuele forenzen betekent AI meer betrouwbare reistijden en minder verspilde tijd in het verkeer.

Apps kunnen u waarschuwen voordat u vertrekt als een weg binnenkort volloopt, of u omleiden om vertragingen te vermijden.

Studies suggereren dat dit bestuurders uren per week kan besparen. AI-advies vermindert ook het brandstofverbruik – minder stilstand bij verkeerslichten of langzaam rijdend verkeer betekent minder verbruik.

Een Google AI-project meldt zelfs een vermindering van 30% in voertuigstops en 10% in brandstofuitstoot bij drukke kruispunten.

Op stadsniveau vertaalt een soepelere doorstroming zich in minder vervuiling en economische voordelen. Minder tijd in het verkeer betekent hogere productiviteit, minder stress tijdens het woon-werkverkeer en schonere lucht.

Kortom, AI-voorspellingen helpen mensen betere routekeuzes te maken en steden efficiëntere wegennetwerken te ontwerpen.

Uitdagingen en toekomstperspectief

Het bouwen van AI-verkeersvoorspellingen kent ook uitdagingen. Het verzamelen en verwerken van zoveel data kan duur zijn – steden moeten mogelijk investeren in sensoren, camera’s en IT-infrastructuur.

Het integreren van AI in bestaande verkeerssystemen is complex en personeel moet worden getraind in het gebruik van de nieuwe tools.

Er zijn ook zorgen over privacy en vooringenomenheid. Grote locatiegegevens moeten veilig worden behandeld, en modellen kunnen fouten maken als hun trainingsdata blinde vlekken heeft (bijvoorbeeld weinig data over plattelandswegen is een bekend probleem).

Cybersecurity is een ander aandachtspunt: verbonden verkeerssystemen kunnen doelwit zijn van hackers, dus robuuste beveiliging is noodzakelijk.

Ondanks deze uitdagingen zijn experts optimistisch. AI in verkeersmanagement staat nog in de kinderschoenen en heeft veel groeimogelijkheden. Onderzoekers zien duidelijke kansen, zoals modellen die zich in realtime aanpassen aan onverwachte gebeurtenissen (bijvoorbeeld het einde van een sportwedstrijd) en het opschalen van oplossingen naar landelijke gebieden.

Een vooruitstrevend idee is het gebruik van grote taalmodellen (zoals die achter ChatGPT) om context toe te voegen aan voorspellingen. Bijvoorbeeld, een nieuwe methode laat AI geschreven informatie over wegafsluitingen of evenementen “begrijpen” en meenemen in de voorspelling.

In de nabije toekomst kunnen AI-systemen verkeersrapporten van sociale media of live nieuwsfeeds integreren, waardoor voorspellingen nog slimmer worden.

>>> Klik hier om te weten hoe: AI optimaliseert busroutes om wachttijden te verkorten 

Samenvattend transformeert kunstmatige intelligentie de manier waarop we omgaan met spitsverkeer. Door te leren van enorme historische trends en actuele wegcondities kunnen AI-systemen om de hoek kijken en inschatten waar congestie zal ontstaan.

Dit geeft bestuurders en steden een waardevolle voorsprong: het aanpassen van verkeerslichten, het omleiden van voertuigen of het verschuiven van schema’s voordat files ontstaan.

Met voortdurende vooruitgang en zorgvuldige implementatie belooft AI-gestuurde verkeersvoorspelling onze woon-werkverkeer korter, schoner en minder stressvol te maken.