Хотите узнать, как "ИИ прогнозирует трафик в часы пик"? Давайте вместе с INVIAI углубимся в эту статью и найдём ответ!
В оживлённых городах автомагистрали и улицы часто превращаются в стоянки в часы пик — это раздражающая и дорогостоящая проблема. По оценкам исследований, заторы обходятся многим экономикам примерно в 2% ВВП. Например, в США средний водитель теряет около 43 часов в год, простаивая в пробках.
Это потерянное время также означает миллиарды долларов упущенной производительности, дополнительный расход топлива и увеличение загрязнения и стресса для здоровья людей.
Чтобы справиться с этим, транспортные планировщики обращаются к искусственному интеллекту. Благодаря прогнозированию мест и времени возникновения заторов, системы ИИ стремятся сгладить движение ещё до начала замедления.
Современные прогнозы трафика на основе ИИ опираются на большие данные. Они собирают огромные потоки информации о дорогах: количество и скорость с датчиков и камер, GPS-треки со смартфонов и автомобилей, а также внешние факторы, такие как погода или особые события.
Например, камеры наблюдения и GPS-устройства передают живые данные, которые ИИ анализирует вместе с историческими паттернами тех же дорог.
Это позволяет модели «знать», что определённый участок автомагистрали обычно замедляется в будние утренние часы или что концерт в центре города приведёт к увеличению потока машин на некоторых улицах. На практике системы, такие как Google Maps, объединяют данные о трафике в реальном времени с многолетними трендами, чтобы прогнозировать ситуацию на 10–50 минут вперёд.
Фактически, ИИ задаёт вопрос: «Учитывая текущую ситуацию и обычное поведение в это время, как будет выглядеть трафик в ближайшем будущем?»
Основные источники данных для моделей ИИ по трафику включают:
- Исторические данные о трафике: скорости и объёмы движения на каждой дороге по времени суток и дням недели.
- Потоки в реальном времени: текущие данные о количестве и скорости транспортных средств с дорожных датчиков, камер и GPS-устройств.
- Внешняя информация: прогнозы погоды, оповещения о ДТП или ремонтах, расписания специальных мероприятий.
- Алгоритмы машинного обучения: модели (например, нейронные сети), которые обучаются сложным закономерностям на основе всех перечисленных данных.
Модели ИИ обрабатывают эти данные с помощью передовых методов. Традиционные статистические подходы не справляются с масштабом и изменчивостью городского трафика, поэтому исследователи используют глубокое обучение.
Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) или сверточные сети способны улавливать изменения трафика во времени, а графовые нейронные сети (GNN) учитывают структуру дорожной сети.
В системе Google близлежащие участки дорог объединяются в «суперсегменты», и GNN обучается на данных трафика для прогнозирования времени в пути для каждого из них. Предсказанные времена прибытия (ETA) затем используются для ранжирования возможных маршрутов. Ниже показана схема этого процесса:
Схема прогнозирования трафика Google: анонимизированные данные маршрутов и скоростей группируются в суперсегменты, обрабатываются графовой нейронной сетью для предсказания времени в пути, после чего используются для ранжирования маршрутов по ETA.
Практическое применение
Прогнозирование трафика с помощью ИИ уже используется технологическими компаниями и городами по всему миру. Например, Google Maps интегрирует живые данные пользователей и модели ИИ для предсказания заторов.
Система «помнит», что определённый участок автомагистрали обычно замедляется с 6 до 7 утра, а затем сочетает эту историю с текущими скоростями для прогноза будущих условий.
Лаборатория DeepMind (ИИ-подразделение Google) сообщает, что улучшенные модели машинного обучения (с использованием GNN) повысили точность ETA до 50% в таких городах, как Тайчжун и Сидней. После обновления более 97% прогнозов времени поездки оказались очень точными.
Другими словами, если ИИ прогнозирует, что ваш маршрут займёт 30 минут, это почти всегда так.
Другие коммерческие платформы используют похожие подходы. Компания по аналитике трафика INRIX утверждает, что её ИИ может «прогнозировать скорости движения в реальном времени на всех дорогах», анализируя десятилетия данных.
Inrix использует достижения в области ИИ и облачных вычислений, чтобы охватывать даже мелкие улицы, которые традиционные датчики не фиксируют.
Навигационные приложения, такие как Waze (от Google) и Apple Maps, также применяют краудсорсинговые GPS-данные и ИИ, чтобы предупреждать водителей о предстоящих заторах и иногда предлагать альтернативные маршруты до их возникновения.
Города и транспортные агентства тоже внедряют ИИ. Например, в Белвью, штат Вашингтон, камеры на 40 перекрёстках передают живое видео в ИИ, который в реальном времени выявляет места с заторами.
В Дании городские системы используют ИИ для обработки объёмов трафика и автоматической настройки времени светофоров (зелёных сигналов) в зависимости от текущего потока.
Даже классические светофоры становятся умнее: в Питтсбурге и Лос-Анджелесе уже установлены адаптивные сигналы на базе ИИ, которые подстраиваются в режиме реального времени, сокращая время простоя и поддерживая движение. По всему миру ведутся исследовательские проекты.
Сотрудничество Европы и Японии тестирует систему глубокого обучения под названием TRALICO, которая одновременно прогнозирует заторы и управляет светофорами в Стамбуле.
Все эти реальные внедрения направлены на прогнозирование заторов заранее, чтобы планировщики могли принимать меры до появления пробок.
Преимущества для водителей и городов
Преимущества точных прогнозов трафика огромны. Для отдельных водителей ИИ означает более надёжное время в пути и меньше потерь времени в пробках.
Приложения могут предупредить Вас ещё до выхода из дома, если дорога скоро забьётся, или перенаправить на объездные маршруты.
Исследования показывают, что это может экономить водителям часы каждую неделю. Руководство ИИ также снижает расход топлива — меньше простаивания на светофорах и медленного движения означает меньший расход бензина.
Один из проектов Google AI сообщает о сокращении остановок автомобилей на 30% и выбросов топлива на 10% на загруженных перекрёстках.
На уровне города более плавное движение снижает загрязнение и приносит экономическую выгоду. Меньше времени в пробках — выше производительность, меньше стресса при поездках и чище воздух.
Короче говоря, прогнозы на базе ИИ помогают людям принимать лучшие решения по маршрутам и помогают городам проектировать более эффективные дорожные сети.
Проблемы и перспективы
Создание прогнозов трафика на базе ИИ сопряжено с трудностями. Сбор и обработка такого объёма данных могут быть дорогими — городам возможно придётся инвестировать в датчики, камеры и вычислительную инфраструктуру.
Интеграция ИИ в устаревшие системы управления движением сложна, а персонал должен быть обучен работе с новыми инструментами.
Существуют также опасения по поводу конфиденциальности данных и предвзятости. Огромные наборы данных о местоположениях должны обрабатываться безопасно, а модели могут ошибаться, если в обучающих данных есть пробелы (например, недостаток данных о сельских дорогах — известная проблема).
Кибербезопасность — ещё одна важная тема: подключённые системы управления движением могут стать мишенью для хакеров, поэтому необходимы надёжные меры защиты.
Несмотря на эти сложности, эксперты настроены оптимистично. ИИ в управлении трафиком только начинает развиваться и имеет большой потенциал. Исследователи видят перспективы в создании моделей, которые адаптируются в реальном времени к внезапным событиям (например, окончание спортивного матча) и масштабировании решений на сельские территории.
Передовая идея — использовать большие языковые модели (подобные тем, что лежат в основе ChatGPT) для добавления контекста к прогнозам. Например, новая методика позволяет ИИ «понимать» текстовую информацию о закрытиях дорог или мероприятиях и учитывать это в прогнозах.
В ближайшем будущем системы ИИ могут интегрировать отчёты о трафике из социальных сетей или новостных лент, делая прогнозы ещё точнее.
>>> Нажмите, чтобы узнать как: ИИ оптимизирует маршруты автобусов для сокращения времени ожидания
В итоге искусственный интеллект меняет подход к решению проблем с трафиком в часы пик. Изучая огромные исторические тренды и текущие дорожные условия, системы ИИ могут заглядывать вперёд и оценивать, где возникнут заторы.
Это даёт водителям и городам ценное преимущество: возможность корректировать сигналы светофоров, перенаправлять транспорт или менять расписания до появления пробок.
С дальнейшим развитием и аккуратным внедрением прогнозирование трафика на базе ИИ обещает сделать наши поездки короче, экологичнее и менее стрессовыми.
