Sztuczna inteligencja przewiduje korki w godzinach szczytu
Korki w godzinach szczytu nie tylko marnują cenny czas, ale także spalają dodatkowe paliwo, zwiększają zanieczyszczenie i szkodzą zdrowiu publicznemu. Badania szacują, że zatory komunikacyjne kosztują wiele gospodarek nawet do 2% PKB rocznie. Aby temu zaradzić, coraz częściej stosuje się sztuczną inteligencję (SI) do przewidywania natężenia ruchu. Analizując duże zbiory danych z czujników, GPS, kamer oraz czynników zewnętrznych, takich jak pogoda czy wydarzenia, SI może prognozować zatory zanim się pojawią i sugerować optymalne trasy. Od Google Maps i Waze po inteligentne systemy miejskie – SI pomaga skrócić, oczyścić i odciążyć dojazdy w godzinach szczytu.
Kryzys zatorów komunikacyjnych
W zatłoczonych miastach autostrady i ulice często zamieniają się w parkingi podczas godzin szczytu – to frustrujący i kosztowny problem. Badania szacują, że zatory komunikacyjne kosztują wiele gospodarek około 2% PKB. W USA, na przykład, przeciętny kierowca traci około 43 godzin rocznie stojąc w korkach.
Stracony czas
Wpływ ekonomiczny
Koszty środowiskowe
Ten zmarnowany czas oznacza także miliardy dolarów utraconej produktywności, spalonego dodatkowego paliwa oraz większe zanieczyszczenie i stres dla zdrowia ludzi.
Aby temu zaradzić, planiści transportu zwracają się ku sztucznej inteligencji. Poprzez prognozowanie, gdzie i kiedy pojawią się korki, systemy SI mają na celu wygładzenie ruchu zanim spowolnienie się zacznie.
Jak SI przetwarza dane o ruchu
Nowoczesne prognozy ruchu oparte na SI korzystają z big data. Zbierają ogromne strumienie informacji o drogach: liczniki i prędkości z czujników i kamer, ślady GPS ze smartfonów i pojazdów, a także czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda czy wydarzenia specjalne.
Na przykład kamery drogowe i urządzenia GPS dostarczają dane na żywo, które SI analizuje wraz z historycznymi wzorcami tych samych dróg.
Biorąc pod uwagę, co dzieje się teraz i co zwykle dzieje się o tej porze, jak będzie wyglądał ruch w najbliższej przyszłości?
— Podstawowa logika prognozowania ruchu SI
To pozwala modelowi „wiedzieć”, że odcinek autostrady zwykle zwalnia w poranne dni robocze lub że koncert w centrum miasta spowoduje wzrost ruchu na określonych ulicach. W praktyce systemy takie jak Google Maps łączą odczyty ruchu w czasie rzeczywistym z wieloletnimi trendami, aby przewidzieć warunki na 10–50 minut do przodu.
Kluczowe źródła danych dla modeli ruchu SI
- Dane historyczne ruchu: prędkości i natężenia na każdej drodze według pory dnia/tygodnia
- Strumienie na żywo: liczniki pojazdów i prędkości z czujników drogowych, kamer i urządzeń GPS
- Informacje zewnętrzne: raporty pogodowe, alerty o wypadkach lub remontach oraz harmonogramy wydarzeń specjalnych
- Algorytmy uczenia maszynowego: modele (np. sieci neuronowe), które uczą się złożonych wzorców ze wszystkich powyższych danych
Zaawansowane techniki SI w prognozowaniu ruchu
Modele SI przetwarzają te dane za pomocą zaawansowanych technik. Tradycyjne metody statystyczne mają trudności z ogromem i zmiennością ruchu miejskiego, dlatego badacze stosują głębokie uczenie.
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)
Rejestrują zmiany ruchu w sekwencjach czasowych
- Analiza szeregów czasowych
- Rozpoznawanie wzorców
Grafowe sieci neuronowe (GNN)
Wykorzystują strukturę sieci drogowej wprost
- Topologia sieci
- Relacje przestrzenne
Sieci konwolucyjne
Przetwarzają wizualne dane z kamer ruchu
- Przetwarzanie obrazów
- Analiza w czasie rzeczywistym
Na przykład rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) lub sieci konwolucyjne potrafią uchwycić zmiany ruchu w czasie, a grafowe sieci neuronowe (GNN) wykorzystują strukturę sieci drogowej.
Zastosowania w praktyce
Prognozowanie ruchu oparte na SI jest już wykorzystywane przez firmy technologiczne i miasta na całym świecie. Na przykład Google Maps integruje dane użytkowników na żywo i modele SI, aby przewidywać zatory.
„Pamięta”, że dana autostrada zwykle zwalnia między 6 a 7 rano, a następnie łączy tę historię z aktualnymi prędkościami, aby przewidzieć przyszłe warunki.
DeepMind (laboratorium SI Google) informuje, że ulepszone modele ML (z użyciem GNN) zwiększyły dokładność ETA nawet o 50% w miastach takich jak Taichung i Sydney. Po tej aktualizacji ponad 97% prognozowanych czasów podróży było bardzo dokładnych.
Komercyjne i miejskie wdrożenia
Komercyjne platformy ruchu
- INRIX: SI przewiduje prędkości ruchu w czasie rzeczywistym na wszystkich drogach, analizując dekady danych, obejmując nawet mniejsze ulice, które tradycyjne czujniki pomijają
- Waze (Google): Wykorzystuje dane GPS od użytkowników i SI, aby ostrzegać kierowców o nadchodzących spowolnieniach, sugerując alternatywne trasy zanim powstaną korki
- Apple Maps: Wykorzystuje SI do przetwarzania danych użytkowników i dostarczania prognoz ruchu oraz optymalizacji tras w czasie rzeczywistym
Miejskie systemy ruchu oparte na SI
- Bellevue, Waszyngton: Kamery na 40 skrzyżowaniach przesyłają na żywo obraz do SI, która wykrywa miejsca zatorów w czasie rzeczywistym
- Dania: Systemy miejskie wykorzystują SI do analizy natężenia ruchu i automatycznej regulacji sygnalizacji świetlnej w oparciu o aktualny przepływ
- Pittsburgh i Los Angeles: Sygnalizacje adaptacyjne sterowane SI, które dynamicznie dostosowują się, skracając czas postoju i utrzymując ruch pojazdów
Zaawansowane inicjatywy badawcze
- Projekt TRALICO: Współpraca Europa–Japonia testująca system głębokiego uczenia, który prognozuje korki i steruje światłami w Stambule
- Duże modele językowe: Nowatorskie badania wykorzystujące modele podobne do ChatGPT do „rozumienia” pisemnych informacji o zamknięciach dróg i uwzględniania ich w prognozach
- Integracja mediów społecznościowych: Przyszłe systemy SI łączące raporty o ruchu z mediów społecznościowych i transmisji na żywo
Wszystkie te wdrożenia mają na celu prognozowanie zatorów z wyprzedzeniem, aby planiści mogli działać zanim pojawią się korki.
Korzyści dla kierowców i miast
Korzyści z dokładnych prognoz ruchu są ogromne. Dla indywidualnych dojeżdżających SI oznacza bardziej pewne czasy podróży i mniej traconego czasu w korkach.
Aplikacje mogą ostrzegać cię przed wyjazdem, jeśli droga wkrótce się zatka, lub przekierować na alternatywne trasy, aby uniknąć spowolnień.
Tradycyjne zarządzanie ruchem
- Reaktywne reagowanie na korki
- Stałe czasy sygnalizacji
- Ograniczone dane w czasie rzeczywistym
- Godziny tracone w korkach tygodniowo
Prognozowanie oparte na SI
- Proaktywne zapobieganie korkom
- Dynamiczna optymalizacja sygnalizacji
- Kompleksowa integracja danych
- Godziny zaoszczędzone dzięki inteligentnym trasom
Mierzalne wyniki
Badania sugerują, że to może zaoszczędzić kierowcom godziny tygodniowo. Wskazówki SI zmniejszają też zużycie paliwa – brak postoju na światłach czy powolnej jazdy oznacza mniej spalonego gazu.
W rzeczywistości jeden projekt SI Google raportuje zmniejszenie zatrzymań pojazdów o 30% i emisji paliwa o 10% na ruchliwych skrzyżowaniach.
Korzyści indywidualne
Bezpośrednie zalety dla dojeżdżających
- Bardziej pewne czasy podróży
- Zmniejszone zużycie paliwa
- Mniejszy stres podczas dojazdów
- Godziny zaoszczędzone tygodniowo
Korzyści dla całego miasta
Szerokie ulepszenia miejskie
- Niższy poziom zanieczyszczeń
- Zwiększona produktywność ekonomiczna
- Czystsze powietrze
- Wydajniejsze sieci drogowe
Na poziomie miasta płynniejszy ruch oznacza mniejsze zanieczyszczenie i korzyści ekonomiczne. Mniej czasu w korkach to wyższa produktywność, mniejszy stres i czystsze powietrze.
Krótko mówiąc, prognozy oparte na SI pomagają ludziom podejmować lepsze decyzje dotyczące tras i pomagają miastom projektować bardziej efektywne sieci drogowe.
Wyzwania i perspektywy na przyszłość
Budowa prognoz ruchu opartych na SI nie jest pozbawiona wyzwań. Pozyskanie i przetwarzanie tak dużej ilości danych może być kosztowne – miasta mogą potrzebować inwestycji w czujniki, kamery i infrastrukturę obliczeniową.
Integracja SI z istniejącymi systemami ruchu jest skomplikowana, a personel musi zostać przeszkolony do obsługi nowych narzędzi.
Kluczowe wyzwania wdrożeniowe
Koszty inwestycji w infrastrukturę
Miasta wymagają znaczących inwestycji w czujniki, kamery i infrastrukturę obliczeniową. Koszty początkowe mogą być znaczne, co wymaga starannego planowania budżetu i etapowej realizacji.
Prywatność i bezpieczeństwo danych
Ogromne zbiory danych lokalizacyjnych muszą być bezpiecznie przetwarzane, z solidnymi zabezpieczeniami chroniącymi przed zagrożeniami cybernetycznymi. Połączone systemy ruchu mogą być celem ataków hakerskich, co wymaga kompleksowych protokołów bezpieczeństwa.
Uprzedzenia modelu i luki w danych
Modele mogą się mylić, jeśli ich dane treningowe mają luki. Na przykład niewielka ilość danych o drogach wiejskich to znana luka, która może prowadzić do niedokładnych prognoz w mniej monitorowanych obszarach.
Integracja z systemami dziedziczonymi
Integracja SI z istniejącymi systemami zarządzania ruchem jest złożona, wymaga rozległego szkolenia personelu i starannej koordynacji między starymi a nowymi technologiami.
Przyszłe innowacje i możliwości
Mimo tych wyzwań eksperci są optymistyczni. SI w zarządzaniu ruchem jest jeszcze w powijakach, z dużym potencjałem rozwoju. Badacze widzą jasne kierunki – takie jak tworzenie modeli adaptujących się w czasie rzeczywistym do nagłych zdarzeń (np. zakończenie meczu sportowego) oraz skalowanie rozwiązań na obszary wiejskie.
Modele językowe
Wykorzystanie dużych modeli językowych do rozumienia pisemnych raportów o ruchu
Integracja społeczna
Włączanie mediów społecznościowych i transmisji informacyjnych dla kontekstu
Adaptacja w czasie rzeczywistym
Modele, które natychmiast dostosowują się do nagłych zdarzeń i zmian
Nowatorskim pomysłem jest wykorzystanie dużych modeli językowych (jak te stojące za ChatGPT) do dodawania kontekstu do prognoz. Na przykład nowa metoda pozwala SI „rozumieć” pisemne informacje o zamknięciach dróg lub wydarzeniach i uwzględniać je w prognozie.
W niedalekiej przyszłości systemy SI mogą integrować raporty o ruchu z mediów społecznościowych lub transmisji na żywo, czyniąc prognozy jeszcze bardziej inteligentnymi.
Podsumowanie: Droga naprzód
Podsumowując, sztuczna inteligencja zmienia sposób radzenia sobie z korkami w godzinach szczytu. Ucząc się na podstawie ogromnych historycznych trendów i aktualnych warunków drogowych, systemy SI potrafią zajrzeć za róg i oszacować, gdzie pojawią się zatory.
Daje to kierowcom i miastom cenny czas na reakcję: dostosowanie sygnalizacji, przekierowanie pojazdów lub zmianę harmonogramów zanim powstaną zatory.
