Большие данные и ИИ в интеллектуальном транспорте

Светофоры под управлением ИИ динамически корректируют продолжительность зелёного в зависимости от трафика в реальном времени. Питтсбургская система Surtrac использует камеры и радары на каждом перекрёстке для обнаружения приближающихся транспортных средств и запуска прогностических моделей, которые мгновенно оптимизируют расписание сигналов. Перекрёстки обмениваются информацией, чтобы последующие светофоры знали о приходящем потоке.

Модели машинного обучения прогнозируют, где и когда формируются пробки, анализируя исторические паттерны, погоду и специальные события. Системы ИИ «видят» проблему заранее и позволяют городским планировщикам заранее перенаправлять трафик или корректировать тарифы до возникновения заторов.

Исследования показывают, что алгоритмы ИИ, обученные на данных с камер и GPS, значительно точнее прогнозируют будущие заторы, чем ручные методы, давая органам управления время на проактивные действия.

Навигационные приложения используют большие данные, чтобы в реальном времени предлагать более быстрые маршруты. Google Maps и Waze собирают массивы траекторий и отчётов о инцидентах от пользователей, а затем применяют ИИ для комбинирования исторических профилей скорости с текущими условиями. Приложение предлагает объезды, если формируется прогнозируемая пробка, а некоторые системы одновременно отправляют оповещения об альтернативных маршрутах тысячам автомобилей.

ИИ анализирует видеопотоки и данные с датчиков, чтобы мгновенно обнаруживать аварии или опасные условия. Алгоритмы компьютерного зрения выявляют остановившиеся машины, обломки, выбоины, ледяные участки или пешеходов на проезжей части и немедленно передают оповещения водителям и операторам.

Дубайская лаборатория по трафику идёт дальше, выявляя места с высокой вероятностью аварий, чтобы власти могли заранее принять превентивные меры. Краудсорсинговые отчёты об инцидентах группируются для подтверждения опасностей быстрее, чем традиционные вызовы 911.

Большие данные улучшают работу автобусов, метро и велосетей. ИИ уточняет расписания автобусов на основе пассажиропотоков и прогнозов трафика. В Лондоне камерами и датчиками на этапе испытаний управляли пассажирскими потоками и ускоряли работу турникетов до 30%.

Аналитика синхронизирует автобусы и поезда с сигналами светофоров и друг с другом, сокращая время ожидания. Транспортные агентства анализируют данные мобильных приложений об использовании общих велосипедов и электросамокатов для планирования новых велодорожек и оптимизации мультимодальных сетей.

Автопарки грузовиков и доставок используют аналитику трафика в реальном времени для оптимизации маршрутов и экономии топлива. Платформы больших данных поглощают текущие трафик‑потоки, чтобы объезжать задержки, что значительно снижает затраты. Склады применяют прогностические модели, чтобы назначать отправки на внепиковые окна, а динамическая оптимизация маршрутов стала стандартом в современном логистическом ПО.

Сбор и централизация данных о перемещениях вызывает опасения по поводу приватности. Властям необходимо обеспечивать анонимизацию и защиту личной информации о поездках.

Кибербезопасность необходима для предотвращения несанкционированного доступа к системам управления трафиком.

Интеллектуальные системы требуют обширного оборудования – от повсеместных датчиков до высокоскоростной связи (4G/5G) и мощных вычислительных мощностей. Модернизация устаревшей техники управления трафиком дорогостоящая, а текущее обслуживание нетривиально, особенно для городов со старой инфраструктурой.

Данные о трафике поступают от множества агентств и частных компаний. Сведение потоков GPS с телефонов с данными старых петлевых счётчиков или ведомственными базами данных сложное. Различия в форматах данных, пробелы в покрытии и шумные датчики создают технические трудности.

Многие города покупают данные GPS у Google/Waze в дополнение к собственным датчикам, но согласование этих источников требует надёжной инженерии данных и тщательной валидации.

Решения ИИ должны быть справедливыми и беспристрастными. Если приоритеты сигналов благоприятствуют определённым маршрутам или районам, возникают вопросы справедливости. Системы необходимо настраивать так, чтобы они обслуживали всех пользователей равномерно.

Руководители транспортных служб должны следить, чтобы ИИ случайно не ущемлял велосипедистов, пешеходов или неблагополучные районы. Сингапур, например, настаивает на человеческом надзоре, чтобы предотвратить предвзятость и обеспечить справедливые результаты.

Модели ИИ могут давать сбои в необычных условиях (экстремальная погода, крупные инциденты). Планировщики подчёркивают, что эти инструменты должны дополнять, а не заменять людей‑операторов. Как отметил глава дорожного управления Сеула, ИИ должен функционировать как «помощник» для приёмников решений.