การรอรถนานที่ป้ายรถโดยสารทำให้ผู้โดยสารรู้สึกท้อแท้และลดความน่าสนใจของระบบขนส่งสาธารณะ ในหลายเมือง เวลารอและความล่าช้าในการเปลี่ยนสายรถคิดเป็นสัดส่วนใหญ่ของเวลาการเดินทางทั้งหมด – งานวิจัยหนึ่งพบว่าเวลารอที่ไม่ได้อยู่บนรถโดยสารคิดเป็นประมาณ 17–40% ของเวลาการเดินทางทั้งหมด. แม้แต่ความล่าช้าเล็กน้อยก็ส่งผลให้จำนวนผู้โดยสารลดลง: ในลอนดอน การเพิ่มขึ้นของเวลาการเดินทางเพียง 1% ทำให้การใช้ระบบขนส่งสาธารณะลดลงประมาณ 0.61%.
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เครื่องมือจัดตารางเวลาที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่จะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลในอดีต (รูปแบบการใช้บริการผู้โดยสาร, สภาพจราจร, สภาพอากาศ ฯลฯ) เพื่อสร้างตารางเวลาและเส้นทางรถโดยสารที่ชาญฉลาดขึ้น ระบบเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อ “สร้างตารางเวลาที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น” และสัญญาว่า “จะช่วยลดเวลารอและปรับปรุงความตรงต่อเวลาของรถโดยสาร” สำหรับผู้โดยสาร
โซลูชันปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจัดตารางและเส้นทางรถโดยสารสาธารณะ
ปัญญาประดิษฐ์ช่วยผู้วางแผนระบบขนส่งในหลายด้านเพื่อช่วยลดเวลารอและความล่าช้า:
-
การทำนายความต้องการ: อัลกอริทึมของปัญญาประดิษฐ์วิเคราะห์ข้อมูลผู้โดยสารในอดีต สภาพอากาศ กิจกรรม และช่วงเวลาของวัน เพื่อทำนายว่าเมื่อใดและที่ไหนที่ต้องใช้รถโดยสาร
โดยการจับคู่การจัดสรรรถกับความต้องการ ผู้ประกอบการสามารถหลีกเลี่ยงการแออัดหรือการใช้รถไม่เต็มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น หน่วยงานขนส่งหลายแห่งใช้การทำนายด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อ ปรับปรุงการจัดสรรรถและป้องกันความแออัด ในช่วงเวลาที่มีผู้ใช้บริการหนาแน่น -
การจัดตารางและควบคุมเชิงทำนาย: การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเรียนรู้ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตรงต่อเวลาของรถโดยสาร เช่น สภาพจราจร ความล่าช้าในการขึ้นรถของผู้โดยสาร และปรับตารางเวลาหรือคำสั่งการส่งรถให้เหมาะสม
ตัวอย่างเช่น เครื่องมืออย่าง FlowOS จำลองการเคลื่อนที่ของรถและแนะนำการปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ (เช่น การรอหรือข้ามป้าย ปรับความเร็ว) เพื่อให้รถโดยสารเดินทางตามตาราง
ในทางปฏิบัติ หมายความว่าตารางเวลาจะถูกปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อลดความล่าช้าและการรวมตัวของรถก่อนที่จะเกิดขึ้น -
การให้สิทธิ์สัญญาณจราจรและการวางเส้นทาง: ปัญญาประดิษฐ์สามารถเชื่อมต่อกับระบบจัดการจราจรเพื่อให้รถโดยสารได้รับสิทธิ์พิเศษที่สัญญาณไฟ หรือแนะนำเส้นทางสำรอง
การทดลองหนึ่งในเมืองพอร์ตแลนด์ รัฐโอเรกอน ใช้ระบบสิทธิ์สัญญาณจราจรที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ช่วยลดเวลารอไฟแดงของรถโดยสารได้ประมาณ 80% ในระยะทาง 15 ไมล์ ทำให้การเดินทางรวดเร็วขึ้นอย่างมาก
เช่นเดียวกัน อัลกอริทึมการปรับเส้นทางขั้นสูงสามารถเปลี่ยนเส้นทางหรือปรับเวลารถโดยสารเพื่อป้องกันการรวมตัวของรถและทำให้ช่วงเวลาระหว่างรถสม่ำเสมอ -
ข้อมูลผู้โดยสารแบบเรียลไทม์: ระบบอัจฉริยะช่วยขับเคลื่อนจอแสดงผลดิจิทัลและแอปพลิเคชันสำหรับผู้โดยสารที่ทำนายเวลามาถึงของรถโดยสาร
โดยการเผยแพร่ตารางเวลาที่แม่นยำและอัปเดตทันที ระบบเหล่านี้ช่วยให้เวลารอรู้สึกสั้นลง
หน่วยงานขนส่งรายงานว่าข้อมูลเวลามาถึงแบบเรียลไทม์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ รวมถึงการวางแผนเปลี่ยนสายที่ใช้เวลารอสั้นลง ซึ่งมักสร้างขึ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์ ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างมาก
เทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อให้รถโดยสารเคลื่อนที่อย่างต่อเนื่องและผู้โดยสารได้รับข้อมูลครบถ้วน
ตัวอย่างเช่น ป้ายรถโดยสารอัจฉริยะและแอปพลิเคชันในปัจจุบันแสดงการทำนายเวลามาถึงที่เสริมด้วยปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้ผู้โดยสารทราบเวลารออย่างแม่นยำ
ตัวอย่างจริงของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบขนส่ง
กรณีเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์: การจัดตารางเวลาที่ชาญฉลาดขึ้น ความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น และเวลารอที่สั้นลง
หน่วยงานขนส่งในหลายประเทศ (ตั้งแต่สหรัฐอเมริกาจนถึงยุโรปและเอเชีย) กำลังนำเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ ตัวอย่างเช่น หน่วยงานในสหรัฐฯ ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทำนายจำนวนผู้โดยสารและประสานงานการเปลี่ยนสาย ขณะที่เมืองอย่างบอสตันและซีแอตเทิลกำลังทดลองใช้ระบบสิทธิ์สัญญาณจราจรที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อลดเวลารถติด
ความพยายามทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเดียวกัน: ลดเวลารอและความล่าช้าของผู้โดยสารให้เหลือน้อยที่สุด
ประโยชน์และแนวโน้มในอนาคต
ระบบขนส่งที่ได้รับการปรับปรุงด้วยปัญญาประดิษฐ์มอบประโยชน์หลายประการ โดยการรักษาช่วงเวลาระหว่างรถให้สม่ำเสมอและลดการรวมตัวของรถ ระบบปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้รถโดยสารมาถึงเป็นระยะเวลาที่สม่ำเสมอ ผู้โดยสารจึงไม่ต้องเผชิญกับช่วงเวลาว่างที่ยาวและไม่แน่นอน งานวิจัยด้านการขนส่งแสดงให้เห็นว่า “การจัดตารางเวลาที่ปรับเปลี่ยนได้” นี้นำไปสู่ เวลาการเดินทางที่สั้นลงและความสะดวกสบายของผู้โดยสารที่เพิ่มขึ้น
ผู้ประกอบการยังประหยัดค่าใช้จ่าย: รถที่ไม่ต้องจอดนิ่งนานและบริการที่ราบรื่นขึ้นช่วยลดต้นทุนเชื้อเพลิงและแรงงาน ทำให้มีทรัพยากรมากขึ้นสำหรับการขยายบริการ
ในความเป็นจริง การวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่าการลดการใช้เชื้อเพลิงลง 10% (จากการจัดตารางเวลาที่ดีขึ้น) จะสร้างผลประโยชน์ทางการเงินและสิ่งแวดล้อมอย่างมีนัยสำคัญ
ในอนาคต ปัญญาประดิษฐ์ในระบบขนส่งจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง โมเดลขั้นสูงสามารถเรียนรู้จากข้อมูลสด (GPS, การนับผู้โดยสาร ฯลฯ) เพื่อปรับตัวให้เข้ากับสภาพจราจรและความต้องการที่เปลี่ยนแปลง
ระบบ “เมืองอัจฉริยะ” ในอนาคตอาจผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับเซ็นเซอร์ IoT และเครือข่าย 5G เพื่อให้เส้นทางรถและสัญญาณไฟจราจรถูกปรับปรุงอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์
โครงการต้นแบบรายงานว่าเทคโนโลยีดิจิทัลเหล่านี้ช่วยทำให้ระบบขนส่งสาธารณะ “ยั่งยืนและน่าสนใจมากขึ้น” โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีความต้องการต่ำหรือเครือข่ายที่ซับซ้อน
ด้วยการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ เมืองต่างๆ ตั้งเป้าที่จะมอบบริการรถโดยสารที่ รวดเร็วขึ้น เชื่อถือได้มากขึ้น และรองรับผู้โดยสารได้มากขึ้น ซึ่งจะช่วยลดเวลารอที่ผู้โดยสารไม่พึงประสงค์ลงอย่างแท้จริง
