คุณอยากรู้ไหมว่า "AI ทำนายการจราจรช่วงชั่วโมงเร่งด่วน" ทำงานอย่างไร? มาค้นหาคำตอบไปพร้อมกับ INVIAI ในบทความนี้กันเถอะ!

ในเมืองที่พลุกพล่าน ทางหลวงและถนนมักกลายเป็นที่จอดรถในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน ซึ่งเป็นปัญหาที่น่าหงุดหงิดและมีค่าใช้จ่ายสูง งานวิจัยประเมินว่าความแออัดของการจราจรส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจหลายประเทศถึง ร้อยละ 2 ของ GDP ตัวอย่างเช่น ในสหรัฐอเมริกา ผู้ขับขี่เฉลี่ย สูญเสียเวลาประมาณ 43 ชั่วโมง ต่อปีจากการติดอยู่ในรถติด

เวลาที่เสียไปนี้ยังหมายถึงมูลค่าการผลิตที่สูญเสียไปหลายพันล้านดอลลาร์ การใช้น้ำมันเพิ่มขึ้น และมลพิษและความเครียดที่ส่งผลต่อสุขภาพของผู้คน

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักวางแผนการขนส่งจึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยการ ทำนาย ว่าจะเกิดการจราจรติดขัดที่ไหนและเมื่อไร ระบบ AI มีเป้าหมายที่จะทำให้การจราจรไหลลื่นก่อนที่การชะลอตัวจะเกิดขึ้น

การทำนายการจราจรด้วย AI สมัยใหม่อาศัย ข้อมูลขนาดใหญ่ โดยรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับถนน เช่น จำนวนรถและความเร็วจาก เซ็นเซอร์และกล้อง ร่องรอย GPS จากสมาร์ทโฟนและยานพาหนะ รวมถึงปัจจัยภายนอกอย่างสภาพอากาศหรือกิจกรรมพิเศษ

ตัวอย่างเช่น กล้องจราจรและอุปกรณ์ GPS จะส่งข้อมูลสดที่ AI วิเคราะห์ควบคู่กับ รูปแบบประวัติศาสตร์ ของถนนเส้นเดียวกัน

สิ่งนี้ทำให้โมเดล “รู้” ว่าช่วงเช้าวันธรรมดาบนทางหลวงบางช่วงมักจะชะลอตัว หรือว่าคอนเสิร์ตในตัวเมืองจะทำให้รถเพิ่มขึ้นบนถนนบางเส้น ในทางปฏิบัติ ระบบอย่าง Google Maps จะผสมผสาน ข้อมูลจราจรเรียลไทม์ กับแนวโน้มในอดีตหลายปีเพื่อทำนายสภาพการจราจรล่วงหน้า 10–50 นาที

ในทางปฏิบัติ AI จะถามว่า: “จากสิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้และสิ่งที่มักเกิดขึ้นในเวลานี้ การจราจรจะเป็นอย่างไรในอนาคตอันใกล้?”

แหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับโมเดล AI ด้านการจราจร ได้แก่:

• ข้อมูลจราจรในอดีต: ความเร็วและปริมาณรถในแต่ละถนนตามช่วงเวลาในวันและสัปดาห์
• ข้อมูลสด: จำนวนรถและความเร็วแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ถนน กล้องจราจร และอุปกรณ์ GPS
• ข้อมูลภายนอก: รายงานสภาพอากาศ แจ้งเตือนอุบัติเหตุหรือการก่อสร้าง และตารางกิจกรรมพิเศษ
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: โมเดล (เช่น เครือข่ายประสาทเทียม) ที่เรียนรู้รูปแบบซับซ้อนจากข้อมูลทั้งหมดข้างต้น

โมเดล AI ประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ด้วยเทคนิคขั้นสูง วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการกับขนาดและความแปรปรวนของการจราจรในเมืองได้ดีนัก ดังนั้นนักวิจัยจึงใช้ การเรียนรู้เชิงลึก

ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNN) หรือเครือข่ายคอนโวลูชันสามารถจับการเปลี่ยนแปลงของการจราจรตามเวลาได้ และเครือข่ายประสาทกราฟ (GNN) ใช้โครงสร้างของเครือข่ายถนนอย่างชัดเจน

ในระบบของ Google ช่วงถนนใกล้เคียงจะถูกรวมเป็น “ซูเปอร์เซกเมนต์” และ GNN จะถูกฝึกด้วยข้อมูลจราจรเพื่อทำนายเวลาการเดินทางสำหรับแต่ละช่วง เวลาการเดินทางที่ทำนาย (ETA) จะถูกใช้ในการจัดอันดับเส้นทางที่เป็นไปได้ แผนภาพด้านล่างแสดงกระบวนการนี้:

กระบวนการทำนายการจราจรของ Google: ข้อมูลเส้นทางและความเร็วที่ไม่ระบุตัวตนถูกรวมเป็นซูเปอร์เซกเมนต์ ประมวลผลโดย Graph Neural Network เพื่อทำนายเวลาการเดินทาง จากนั้นใช้จัดอันดับเส้นทางตาม ETA

การใช้งานจริงในโลกปัจจุบัน

การทำนายการจราจรด้วย AI ถูกนำมาใช้แล้วโดยบริษัทเทคโนโลยีและเมืองต่าง ๆ ทั่วโลก ตัวอย่างเช่น Google Maps ผสานข้อมูลผู้ใช้สดและโมเดล AI เพื่อทำนายความแออัด

ระบบจะ “จดจำ” ว่าทางด่วนบางเส้นมักจะชะลอตัวในช่วง 6–7 โมงเช้า จากนั้นผสมผสานประวัตินี้กับความเร็วสดเพื่อทำนายสภาพในอนาคต

DeepMind (ห้องปฏิบัติการ AI ของ Google) รายงานว่าโมเดล ML ที่พัฒนาด้วย GNN ช่วยเพิ่มความแม่นยำของ ETA ได้สูงถึง 50% ในเมืองอย่างไทจงและซิดนีย์ หลังการอัปเกรดนี้กว่า 97% ของ ETA ในการเดินทางมีความแม่นยำสูง

กล่าวคือ หาก AI ทำนายว่าเส้นทางของคุณจะใช้เวลา 30 นาที ก็แทบจะถูกต้องเสมอ

แพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์อื่น ๆ ใช้แนวคิดคล้ายกัน บริษัทวิเคราะห์การจราจร INRIX กล่าวว่า AI ของพวกเขาสามารถ “ทำนายความเร็วการจราจรแบบเรียลไทม์บน ทุก ถนน” โดยประมวลผลข้อมูลหลายสิบปี

Inrix ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าของ AI และคลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อครอบคลุมถนนเล็ก ๆ ที่เซ็นเซอร์แบบดั้งเดิมไม่สามารถตรวจจับได้

แอปนำทางอย่าง Waze (ของ Google) และ Apple Maps ก็ใช้ GPS จากผู้ใช้และ AI เพื่อแจ้งเตือนผู้ขับขี่เกี่ยวกับจุดชะลอตัวที่กำลังจะเกิดขึ้น บางครั้งยังแนะนำเส้นทางเลี่ยงก่อนที่รถจะติด

เมืองและหน่วยงานขนส่งก็เริ่มนำ AI มาใช้เช่นกัน เช่น ใน Bellevue, Washington กล้องที่ 40 สี่แยกส่งวิดีโอสดเข้า AI ที่ตรวจจับจุดแออัดแบบเรียลไทม์

ในเดนมาร์ก ระบบเมืองใช้ AI ประมวลผลปริมาณการจราจรและปรับเวลาสัญญาณไฟ (ไฟเขียว) โดยอัตโนมัติตามการไหลของรถในขณะนั้น

แม้แต่ไฟจราจรแบบดั้งเดิมก็เริ่มฉลาดขึ้น: เมืองพิตต์สเบิร์กและลอสแองเจลิสมี สัญญาณไฟที่ปรับตาม AI ซึ่งปรับเปลี่ยนได้ทันที ช่วยลดเวลารอและทำให้รถเคลื่อนตัวได้ดีขึ้น โครงการวิจัยต่าง ๆ ก็กำลังดำเนินการทั่วโลก

ความร่วมมือระหว่างยุโรปและญี่ปุ่นกำลังทดสอบระบบเรียนรู้เชิงลึกชื่อ TRALICO ที่ทั้งทำนายความแออัดและควบคุมสัญญาณไฟในอิสตันบูล

การใช้งานจริงทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเพื่อ ทำนายความแออัดล่วงหน้า เพื่อให้นักวางแผนสามารถดำเนินการก่อนที่การจราจรจะติดขัด

ประโยชน์สำหรับผู้ขับขี่และเมือง

ผลตอบแทนจากการทำนายการจราจรที่แม่นยำมีมากมาย สำหรับผู้เดินทางรายบุคคล AI ช่วยให้เวลาการเดินทาง น่าเชื่อถือมากขึ้น และลดเวลาที่เสียไปกับการติดรถ

แอปพลิเคชันสามารถแจ้งเตือนคุณก่อนออกเดินทางหากถนนจะติดในไม่ช้า หรือแนะนำเส้นทางเลี่ยงเพื่อหลีกเลี่ยงการชะลอตัว

งานวิจัยชี้ว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยประหยัดเวลาผู้ขับขี่ได้หลายชั่วโมงต่อสัปดาห์ นอกจากนี้ การนำทางด้วย AI ยังช่วยลดการใช้น้ำมัน เพราะไม่ต้องจอดรอไฟแดงนานหรือเคลื่อนตัวช้า ๆ บนทางหลวงที่ติดขัด

โครงการ AI ของ Google รายงานว่าช่วยลดการหยุดรถลง 30% และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ลง 10% ที่สี่แยกที่มีการจราจรหนาแน่น

ในระดับเมือง การไหลของการจราจรที่ราบรื่นขึ้นช่วยลดมลพิษและเพิ่มผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ เวลาที่น้อยลงในรถติดหมายถึงประสิทธิภาพการทำงานที่สูงขึ้น ความเครียดจากการเดินทางลดลง และอากาศที่สะอาดขึ้น

สรุปคือ การทำนายด้วย AI ช่วยให้ผู้คนตัดสินใจเลือกเส้นทางได้ดีขึ้น และช่วยให้เมืองออกแบบเครือข่ายถนนได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความท้าทายและแนวโน้มในอนาคต

การสร้างการทำนายการจราจรด้วย AI มีอุปสรรคไม่น้อย การเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูง เมืองต่าง ๆ อาจต้องลงทุนในเซ็นเซอร์ กล้อง และโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์

การผสาน AI เข้ากับระบบจราจรเดิมเป็นเรื่องซับซ้อน และบุคลากรต้องได้รับการฝึกอบรมให้ใช้เครื่องมือใหม่อย่างเหมาะสม

ยังมีความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและอคติในข้อมูล ชุดข้อมูลตำแหน่งขนาดใหญ่ต้องได้รับการจัดการอย่างปลอดภัย และโมเดลอาจผิดพลาดหากข้อมูลฝึกอบรมมีช่องว่าง เช่น ข้อมูลถนนชนบทที่มีน้อยเป็นปัญหาที่ทราบกันดี

ความปลอดภัยทางไซเบอร์ก็เป็นอีกประเด็นหนึ่ง ระบบจราจรที่เชื่อมต่อกันอาจตกเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์ จึงต้องมีมาตรการป้องกันที่เข้มงวด

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญยังคงมองโลกในแง่ดี AI ในการจัดการจราจรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและมีโอกาสเติบโตสูง นักวิจัยเห็นแนวทางที่ชัดเจน เช่น การสร้างโมเดลที่ปรับตัวแบบเรียลไทม์ต่อเหตุการณ์ฉับพลัน (เช่น การแข่งขันกีฬาที่จบลง) และขยายการใช้งานไปยังพื้นที่ชนบท

แนวคิดล้ำสมัยคือการใช้ โมเดลภาษาใหญ่ (เช่น ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT) เพื่อเพิ่มบริบทให้กับการทำนาย เช่น วิธีการใหม่ที่ทำให้ AI “เข้าใจ” ข้อมูลที่เขียนเกี่ยวกับการปิดถนนหรือกิจกรรมต่าง ๆ และนำมาพิจารณาในการทำนาย

ในอนาคตอันใกล้ ระบบ AI อาจผสานรายงานการจราจรจากโซเชียลมีเดียหรือข่าวสด ทำให้การทำนายแม่นยำยิ่งขึ้น

>>> คลิกเพื่อทราบวิธีการ: ปัญญาประดิษฐ์ช่วยปรับเส้นทางรถโดยสารเพื่อลดเวลารอ 

สรุปแล้ว ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราจัดการกับการจราจรในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน โดยเรียนรู้จากแนวโน้มในอดีตและสภาพถนนสด ระบบ AI สามารถ มองไปข้างหน้า และประเมินได้ว่าความแออัดจะเกิดขึ้นที่ไหน

สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ขับขี่และเมืองมีเวลาล่วงหน้าอันมีค่าในการปรับสัญญาณไฟ เปลี่ยนเส้นทางรถ หรือปรับตารางเวลา ก่อนที่การจราจรจะติดขัด

ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและการนำไปใช้ที่รอบคอบ การทำนายการจราจรด้วย AI สัญญาว่าจะทำให้การเดินทางของเราสั้นลง สะอาดขึ้น และลดความเครียดลง