Doriți să aflați cum "IA prezice traficul din orele de vârf"? Haideți să explorăm mai în detaliu acest articol împreună cu INVIAI pentru a găsi răspunsul!

În orașele aglomerate, autostrăzile și străzile devin adesea parcări în orele de vârf – o problemă frustrantă și costisitoare. Studiile estimează că aglomerația în trafic costă multe economii aproximativ 2% din PIB. În Statele Unite, de exemplu, șoferul mediu pierde în jur de 43 de ore pe an blocat în trafic.

Acest timp pierdut înseamnă, de asemenea, miliarde de dolari în productivitate scăzută, consum suplimentar de combustibil și mai multă poluare și stres asupra sănătății oamenilor.

Pentru a combate această situație, planificatorii de transport apelează la inteligența artificială. Prin previzionarea locurilor și momentelor în care vor apărea blocajele, sistemele IA urmăresc să fluidizeze traficul înainte ca încetinirile să înceapă.

Previziunile moderne ale traficului bazate pe IA se sprijină pe big data. Acestea colectează fluxuri vaste de informații despre drumuri: numărul și viteza vehiculelor de la senzori și camere, trasee GPS de pe smartphone-uri și vehicule, precum și factori externi precum vremea sau evenimentele speciale.

De exemplu, camerele de trafic și dispozitivele GPS furnizează date în timp real pe care IA le analizează împreună cu modelele istorice ale acelorași drumuri.

Astfel, modelul „știe” că un segment de autostradă încetinește de obicei în diminețile lucrătoare sau că un concert în centrul orașului va aduce mașini suplimentare pe anumite străzi. În practică, sisteme precum Google Maps combină datele de trafic în timp real cu ani de tendințe anterioare pentru a prezice condițiile cu 10–50 de minute înainte.

Practic, IA întreabă: „Având în vedere ce se întâmplă acum și ce se întâmplă de obicei la această oră, cum va arăta traficul în viitorul apropiat?”

Sursele principale de date pentru modelele IA de trafic includ:

• Date istorice de trafic: Viteze și volume pe fiecare drum, în funcție de ora din zi/săptămână.
• Fluxuri live: Număr și viteze ale vehiculelor în timp real, provenite de la senzori de drum, camere de trafic și dispozitive echipate cu GPS.
• Informații externe: Rapoarte meteo, alerte de accidente sau lucrări, și programe de evenimente speciale.
• Algoritmi de învățare automată: Modele (precum rețele neuronale) care învață tipare complexe din toate aceste date.

Modelele IA procesează aceste date cu tehnici avansate. Metodele statistice tradiționale se confruntă cu dificultăți din cauza volumului și variabilității traficului urban, astfel că cercetătorii folosesc acum învățarea profundă.

De exemplu, rețelele neuronale recurente (RNN) sau cele convoluționale pot surprinde schimbările traficului în timp, iar rețelele neuronale grafice (GNN) folosesc explicit structura rețelei rutiere.

În sistemul Google, segmentele de drum apropiate sunt grupate în „supersegmente”, iar o GNN este antrenată pe datele de trafic pentru a prezice timpii de parcurgere pentru fiecare. Timpii estimați (ETA) sunt apoi folosiți pentru a clasifica rutele posibile. Diagrama de mai jos ilustrează acest proces:

Fluxul de previzionare a traficului Google: date anonimizate despre rute și viteze sunt grupate în supersegmente, procesate de o Rețea Neuronală Grafică pentru a prezice timpii de parcurgere, apoi folosite pentru a clasifica rutele după ETA.

Aplicații în Lumea Reală

Previzionarea traficului bazată pe IA este deja folosită de companii tehnologice și orașe din întreaga lume. De exemplu, Google Maps integrează date live de la utilizatori și modele IA pentru a anticipa aglomerațiile.

Acesta „ține minte” că o anumită autostradă încetinește de obicei între orele 6 și 7 dimineața, apoi combină această istorie cu vitezele în timp real pentru a prezice condițiile viitoare.

DeepMind (laboratorul IA al Google) raportează că modelele ML îmbunătățite (folosind GNN) au crescut acuratețea ETA cu până la 50% în orașe precum Taichung și Sydney. După această actualizare, peste 97% din ETA-uri au fost extrem de precise.

Cu alte cuvinte, dacă IA prezice că ruta dvs. va dura 30 de minute, aproape întotdeauna are dreptate.

Alte platforme comerciale folosesc idei similare. Firma de analiză a traficului INRIX afirmă că IA sa poate „prezice vitezele traficului în timp real pe toate drumurile” prin procesarea a decenii de date.

Inrix valorifică progresele în IA și cloud computing pentru a acoperi chiar și străzile mai mici, pe care senzorii tradiționali nu le detectează.

Aplicații de navigație precum Waze (de la Google) și Apple Maps folosesc, de asemenea, GPS crowdsourcing și IA pentru a alerta șoferii despre încetiniri iminente, sugerând uneori rute alternative înainte ca blocajele să se formeze.

Orașele și agențiile de transport implementează, de asemenea, IA. În Bellevue, Washington, de exemplu, camerele de la 40 de intersecții transmit video live către o IA care identifică în timp real punctele critice de congestionare.

În Danemarca, sistemele orașului folosesc IA pentru a procesa volumele de trafic și a ajusta automat timpii semafoarelor (luminile verzi) în funcție de fluxul curent.

Chiar și semafoarele clasice devin mai inteligente: Pittsburgh și Los Angeles au acum semafoare adaptive cu IA care se ajustează din mers, reducând timpul de staționare și menținând traficul în mișcare. Proiecte de cercetare sunt în desfășurare la nivel global.

O colaborare Europa–Japonia testează un sistem de învățare profundă numit TRALICO care atât previzionează aglomerația, cât și controlează semafoarele în Istanbul.

Toate aceste implementări din lumea reală urmăresc să previzioneze aglomerația din timp pentru ca planificatorii să poată interveni înainte ca blocajele să apară.

Beneficii pentru Șoferi și Orașe

Beneficiile previziunilor precise de trafic sunt enorme. Pentru navetiști, IA înseamnă timpi de călătorie mai de încredere și mai puțin timp pierdut în trafic.

Aplicațiile vă pot avertiza înainte să plecați dacă un drum se va aglomera curând sau vă pot redirecționa pentru a evita încetinirile.

Studiile sugerează că acest lucru ar putea economisi șoferilor ore întregi săptămânal. Ghidarea IA reduce și consumul de combustibil – fără staționări inutile la semafoare sau mers în relanti pe autostrăzi în regim stop-and-go înseamnă mai puțin combustibil ars.

De fapt, un proiect Google IA raportează o reducere cu 30% a opririlor vehiculelor și cu 10% a emisiilor de combustibil la intersecțiile aglomerate.

La nivel de oraș, un trafic mai fluid se traduce prin poluare redusă și câștiguri economice. Mai puțin timp petrecut în trafic înseamnă productivitate mai mare, stres redus în navetă și aer mai curat.

Pe scurt, previziunile bazate pe IA ajută oamenii să ia decizii mai bune privind rutele și ajută orașele să proiecteze rețele rutiere mai eficiente.

Provocări și Perspective de Viitor

Construirea previziunilor de trafic cu IA nu este lipsită de obstacole. Obținerea și procesarea unui volum atât de mare de date poate fi costisitoare – orașele pot fi nevoite să investească în senzori, camere și infrastructură de calcul.

Integrarea IA în sistemele tradiționale de trafic este complexă, iar personalul trebuie instruit să utilizeze noile instrumente.

Există, de asemenea, preocupări legate de confidențialitatea datelor și de părtinire. Seturile masive de date de localizare trebuie gestionate în siguranță, iar modelele pot da erori dacă datele de antrenament au lacune (de exemplu, lipsa datelor despre drumurile rurale este o problemă cunoscută).

Securitatea cibernetică este o altă problemă: sistemele de trafic conectate pot fi ținte pentru atacuri, deci sunt necesare măsuri robuste de protecție.

În ciuda acestor provocări, experții sunt optimiști. IA în managementul traficului este încă la început, cu mult potențial de dezvoltare. Cercetătorii văd direcții clare de evoluție – cum ar fi crearea de modele care se adaptează în timp real la evenimente neașteptate (precum finalul unui meci sportiv) și extinderea soluțiilor în zone rurale.

O idee de ultimă generație este utilizarea modelor lingvistice mari (precum cele din spatele ChatGPT) pentru a adăuga context previziunilor. De exemplu, o metodă nouă permite IA să „înțeleagă” informații scrise despre închideri de drumuri sau evenimente și să le integreze în prognoză.

În viitorul apropiat, sistemele IA ar putea integra rapoarte de trafic din social media sau fluxuri de știri live, făcând previziunile și mai inteligente.

>>> Faceți clic pentru a afla cum: AI optimizează traseele autobuzelor pentru a reduce timpii de așteptare 

În concluzie, inteligența artificială transformă modul în care gestionăm traficul din orele de vârf. Învățând din tendințe istorice vaste și condiții rutiere în timp real, sistemele IA pot anticipa și estima unde vor apărea aglomerațiile.

Acest lucru oferă șoferilor și orașelor un avantaj valoros: ajustarea semafoarelor, redirecționarea vehiculelor sau modificarea programelor înainte ca blocajele să se formeze.

Cu progrese continue și implementare atentă, previziunile traficului bazate pe IA promit să facă navetele noastre mai scurte, mai curate și mai puțin stresante.