ปัญญาประดิษฐ์ทำนายการจราจรช่วงชั่วโมงเร่งด่วน
การจราจรติดขัดในช่วงชั่วโมงเร่งด่วนไม่เพียงแต่ทำให้เสียเวลาที่มีค่าเท่านั้น แต่ยังเผาผลาญน้ำมันเพิ่มขึ้น เพิ่มมลพิษ และส่งผลเสียต่อสุขภาพของประชาชน งานวิจัยประเมินว่าความแออัดของการจราจรทำให้เศรษฐกิจหลายประเทศสูญเสียสูงถึง 2% ของ GDP ต่อปี เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้ทำนายการไหลของการจราจรมากขึ้น โดยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากเซ็นเซอร์ GPS กล้อง และปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศและเหตุการณ์ต่างๆ AI สามารถคาดการณ์จุดคับขันก่อนเกิดขึ้นและแนะนำเส้นทางที่เหมาะสม ตั้งแต่ Google Maps และ Waze ไปจนถึงระบบจราจรอัจฉริยะในเมือง AI ช่วยให้การเดินทางในชั่วโมงเร่งด่วนสั้นลง สะอาดขึ้น และลดความเครียด
วิกฤตความแออัดของการจราจร
ในเมืองที่พลุกพล่าน ทางหลวงและถนนมักกลายเป็นที่จอดรถในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน ซึ่งเป็นปัญหาที่น่าหงุดหงิดและมีค่าใช้จ่ายสูง งานวิจัยประเมินว่าความแออัดของการจราจรทำให้เศรษฐกิจหลายประเทศสูญเสียประมาณ 2% ของ GDP ตัวอย่างเช่น ในสหรัฐฯ ผู้ขับขี่เฉลี่ย สูญเสียเวลาประมาณ 43 ชั่วโมง ต่อปีติดอยู่ในรถติด
เวลาที่สูญเสีย
ผลกระทบทางเศรษฐกิจ
ต้นทุนสิ่งแวดล้อม
เวลาที่เสียไปนี้ยังหมายถึงการสูญเสียผลิตภาพหลายพันล้านดอลลาร์ การเผาผลาญน้ำมันเพิ่มขึ้น และมลพิษและความเครียดต่อสุขภาพของผู้คนมากขึ้น
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักวางแผนการขนส่งจึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยการ ทำนาย ว่าจะเกิดจุดติดขัดที่ไหนและเมื่อไร ระบบ AI มีเป้าหมายเพื่อทำให้การจราจรไหลลื่นก่อนที่การชะลอตัวจะเริ่มขึ้น
วิธีที่ AI ประมวลผลข้อมูลจราจร
การทำนายการจราจรด้วย AI สมัยใหม่อาศัย ข้อมูลขนาดใหญ่ รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับถนน เช่น จำนวนและความเร็วจาก เซ็นเซอร์และกล้อง ร่องรอย GPS จากสมาร์ทโฟนและยานพาหนะ รวมถึงปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศหรือเหตุการณ์พิเศษ
ตัวอย่างเช่น กล้องจราจรและอุปกรณ์ GPS ส่งข้อมูลสดที่ AI วิเคราะห์ควบคู่กับ รูปแบบประวัติศาสตร์ ของถนนเดียวกัน
จากสิ่งที่เกิดขึ้นตอนนี้และสิ่งที่มักเกิดขึ้นในเวลานี้ การจราจรจะเป็นอย่างไรในอนาคตอันใกล้?
— หลักการทำนายการจราจรด้วย AI
สิ่งนี้ทำให้โมเดล "รู้" ว่าช่วงทางหลวงมักจะชะลอตัวในเช้าวันธรรมดา หรือว่าคอนเสิร์ตในตัวเมืองจะทำให้รถเพิ่มขึ้นบนถนนบางสาย ในทางปฏิบัติ ระบบอย่าง Google Maps ผสมผสาน ข้อมูลจราจรเรียลไทม์ กับแนวโน้มในอดีตหลายปีเพื่อทำนายสภาพในอีก 10–50 นาทีข้างหน้า
แหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับโมเดลจราจร AI
- ข้อมูลจราจรในอดีต: ความเร็วและปริมาณบนถนนแต่ละสายตามช่วงเวลาในวัน/สัปดาห์
- ข้อมูลสด: จำนวนและความเร็วของยานพาหนะแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ถนน กล้องจราจร และอุปกรณ์ GPS
- ข้อมูลภายนอก: รายงานสภาพอากาศ การแจ้งเตือนอุบัติเหตุหรือการก่อสร้าง และตารางกิจกรรมพิเศษ
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง: โมเดล (เช่น เครือข่ายประสาทเทียม) ที่เรียนรู้รูปแบบซับซ้อนจากข้อมูลทั้งหมดข้างต้น
เทคนิค AI ขั้นสูงในการทำนายการจราจร
โมเดล AI ประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ด้วยเทคนิคขั้นสูง วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมมีข้อจำกัดกับขนาดและความแปรปรวนของการจราจรในเมือง จึงมีการใช้ การเรียนรู้เชิงลึก มากขึ้น
เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNNs)
จับการเปลี่ยนแปลงของการจราจรตามลำดับเวลา
- วิเคราะห์ข้อมูลตามลำดับเวลา
- จดจำรูปแบบ
เครือข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNNs)
ใช้โครงสร้างเครือข่ายถนนอย่างชัดเจน
- โครงสร้างเครือข่าย
- ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่
เครือข่ายคอนโวลูชัน (Convolutional Networks)
ประมวลผลข้อมูลภาพจราจรจากกล้อง
- ประมวลผลภาพ
- วิเคราะห์แบบเรียลไทม์
ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำ (RNNs) หรือเครือข่ายคอนโวลูชันสามารถจับการเปลี่ยนแปลงของการจราจรตามเวลาได้ และเครือข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNNs) ใช้โครงสร้างเครือข่ายถนนอย่างชัดเจน
การใช้งานในโลกจริง
การทำนายการจราจรด้วย AI ถูกใช้งานแล้วโดยบริษัทเทคโนโลยีและเมืองต่างๆ ทั่วโลก เช่น Google Maps ผสานข้อมูลผู้ใช้สดและโมเดล AI เพื่อทำนายความแออัด
ระบบ "จดจำ" ว่าทางด่วนสายหนึ่งมักชะลอตัวระหว่าง 6–7 โมงเช้า จากนั้นผสมผสานประวัตินี้กับความเร็วสดเพื่อทำนายสภาพในอนาคต
DeepMind (ห้องปฏิบัติการ AI ของ Google) รายงานว่าโมเดล ML ที่พัฒนาด้วย GNNs ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ETA ได้ถึง 50% ในเมืองอย่างไทจงและซิดนีย์ หลังการอัปเกรดนี้กว่า 97% ของ ETA มีความแม่นยำสูง
การใช้งานเชิงพาณิชย์และในเมือง
แพลตฟอร์มจราจรเชิงพาณิชย์
- INRIX: AI ทำนายความเร็วจราจรแบบเรียลไทม์บน ทุก ถนนโดยวิเคราะห์ข้อมูลหลายสิบปี ครอบคลุมถนนเล็กที่เซ็นเซอร์แบบดั้งเดิมไม่จับ
- Waze (Google): ใช้ GPS จากผู้ใช้และ AI แจ้งเตือนผู้ขับขี่เกี่ยวกับจุดชะลอตัวที่กำลังจะเกิดขึ้น พร้อมแนะนำเส้นทางเลี่ยงก่อนรถติด
- Apple Maps: ใช้ AI ประมวลผลข้อมูลผู้ใช้และให้การทำนายจราจรและการปรับเส้นทางแบบเรียลไทม์
ระบบจราจร AI ในเมือง
- Bellevue, Washington: กล้องที่ 40 แยกส่งวิดีโอสดเข้า AI ที่ตรวจจับจุดแออัดแบบเรียลไทม์
- เดนมาร์ก: ระบบเมืองใช้ AI ประมวลผลปริมาณจราจรและปรับเวลาสัญญาณไฟโดยอัตโนมัติตามการไหลปัจจุบัน
- พิตต์สเบิร์ก & ลอสแองเจลิส: สัญญาณไฟที่ปรับตาม AI ช่วยลดเวลาหยุดนิ่งและทำให้รถเคลื่อนที่ต่อเนื่อง
โครงการวิจัยขั้นสูง
- โครงการ TRALICO: ความร่วมมือยุโรป–ญี่ปุ่นทดสอบระบบเรียนรู้เชิงลึกที่ทำนายความแออัดและควบคุมไฟจราจรในอิสตันบูล
- โมเดลภาษาใหญ่: งานวิจัยล้ำหน้าที่ใช้โมเดลเหมือน ChatGPT เพื่อ "เข้าใจ" ข้อมูลเขียนเกี่ยวกับการปิดถนนและนำมาคำนวณในทำนาย
- การผสานโซเชียลมีเดีย: ระบบ AI ในอนาคตที่รวมรายงานจราจรจากโซเชียลมีเดียและข่าวสด
การใช้งานจริงทั้งหมดนี้มีเป้าหมายเพื่อ ทำนายความแออัดล่วงหน้า เพื่อให้นักวางแผนสามารถดำเนินการก่อนที่การจราจรจะติดขัด
ประโยชน์สำหรับผู้ขับขี่และเมือง
ผลตอบแทนจากการทำนายการจราจรที่แม่นยำมีมากมาย สำหรับผู้เดินทางรายบุคคล AI หมายถึง เวลาการเดินทางที่เชื่อถือได้มากขึ้น และเวลานั่งติดรถติดที่น้อยลง
แอปพลิเคชันสามารถเตือนคุณก่อนออกเดินทางหากถนนจะติดในไม่ช้า หรือเปลี่ยนเส้นทางเพื่อหลีกเลี่ยงจุดชะลอตัว
การจัดการจราจรแบบดั้งเดิม
- ตอบสนองเมื่อเกิดความแออัด
- ตั้งเวลาสัญญาณไฟคงที่
- ข้อมูลเรียลไทม์จำกัด
- เสียเวลาหลายชั่วโมงในรถติดรายสัปดาห์
การทำนายด้วย AI
- ป้องกันความแออัดเชิงรุก
- ปรับสัญญาณไฟแบบไดนามิก
- ผสานข้อมูลอย่างครบถ้วน
- ประหยัดเวลาผ่านเส้นทางอัจฉริยะ
ผลลัพธ์ที่วัดได้
งานวิจัยชี้ว่าการใช้ AI นี้ช่วยประหยัดเวลาผู้ขับขี่หลายชั่วโมงต่อสัปดาห์ นอกจากนี้ยังลดการใช้น้ำมัน เพราะไม่ต้องหยุดนิ่งที่ไฟแดงหรือเคลื่อนตัวช้าๆ บนทางหลวง
โครงการ AI ของ Google รายงานว่าลดการหยุดรถได้ 30% และลดการปล่อยก๊าซจากน้ำมันได้ 10% ที่สี่แยกที่มีการจราจรหนาแน่น
ประโยชน์สำหรับบุคคล
ข้อดีโดยตรงสำหรับผู้เดินทาง
- เวลาการเดินทางที่เชื่อถือได้มากขึ้น
- ลดการใช้น้ำมัน
- ลดความเครียดจากการเดินทาง
- ประหยัดเวลาหลายชั่วโมงต่อสัปดาห์
ประโยชน์ระดับเมือง
การพัฒนาเมืองโดยรวม
- ลดระดับมลพิษ
- เพิ่มผลิตภาพทางเศรษฐกิจ
- อากาศที่สะอาดขึ้น
- เครือข่ายถนนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในระดับเมือง การไหลของการจราจรที่ราบรื่นช่วยลดมลพิษและเพิ่มผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ เวลาที่น้อยลงในรถติดหมายถึงผลิตภาพที่สูงขึ้น ความเครียดจากการเดินทางที่ลดลง และอากาศที่สะอาดขึ้น
โดยสรุป การทำนายด้วย AI ช่วยให้ผู้คนตัดสินใจเส้นทางได้ดีขึ้น และช่วยเมืองออกแบบเครือข่ายถนนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความท้าทายและแนวโน้มในอนาคต
การสร้างการทำนายการจราจรด้วย AI มีอุปสรรค เช่น การจัดหาข้อมูลและประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูง เมืองอาจต้องลงทุนในเซ็นเซอร์ กล้อง และโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์
การผสาน AI เข้ากับระบบจราจรเดิมมีความซับซ้อน และบุคลากรต้องได้รับการฝึกอบรมเพื่อใช้เครื่องมือใหม่
ความท้าทายหลักในการใช้งาน
ต้นทุนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน
เมืองต้องลงทุนอย่างมากในเซ็นเซอร์ กล้อง และโครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์ ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นอาจสูง ต้องวางแผนงบประมาณอย่างรอบคอบและดำเนินการเป็นขั้นตอน
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
ชุดข้อมูลตำแหน่งจำนวนมากต้องจัดการอย่างปลอดภัย ต้องมีมาตรการป้องกันภัยคุกคามไซเบอร์อย่างเข้มงวด ระบบจราจรที่เชื่อมต่ออาจเป็นเป้าหมายของการแฮ็ก จึงต้องมีโปรโตคอลความปลอดภัยครบถ้วน
อคติของโมเดลและช่องว่างข้อมูล
โมเดลอาจผิดพลาดหากข้อมูลฝึกมีจุดบอด เช่น ข้อมูลถนนชนบทที่น้อยเป็นช่องว่างที่รู้จักซึ่งอาจทำให้การทำนายไม่แม่นยำในพื้นที่ที่ตรวจสอบน้อย
การผสานระบบเดิม
การผสาน AI เข้ากับระบบจัดการจราจรเดิมมีความซับซ้อน ต้องฝึกอบรมบุคลากรอย่างกว้างขวางและประสานงานอย่างรอบคอบระหว่างเทคโนโลยีเก่าและใหม่
นวัตกรรมและโอกาสในอนาคต
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ ผู้เชี่ยวชาญยังคงมองโลกในแง่ดี AI ในการจัดการจราจรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น มีพื้นที่ให้เติบโตมาก นักวิจัยเห็นเส้นทางชัดเจน เช่น การสร้างโมเดลที่ปรับตัวแบบเรียลไทม์ต่อเหตุการณ์ฉับพลัน (เช่น การแข่งขันกีฬาสิ้นสุด) และขยายโซลูชันไปยังพื้นที่ชนบท
โมเดลภาษา
ใช้โมเดลภาษาใหญ่เพื่อเข้าใจรายงานจราจรที่เขียน
การผสานโซเชียล
รวมโซเชียลมีเดียและข่าวสารเพื่อให้บริบท
การปรับตัวแบบเรียลไทม์
โมเดลที่ปรับตัวทันทีต่อเหตุการณ์และการเปลี่ยนแปลงฉับพลัน
แนวคิดล้ำสมัยคือการใช้ โมเดลภาษาใหญ่ (เช่น ที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT) เพื่อเพิ่มบริบทให้กับการทำนาย เช่น วิธีใหม่ที่ทำให้ AI "เข้าใจ" ข้อมูลเขียนเกี่ยวกับการปิดถนนหรือเหตุการณ์และนำมาคำนวณในทำนาย
ในอนาคตอันใกล้ ระบบ AI อาจรวมรายงานจราจรจากโซเชียลมีเดียหรือข่าวสด ทำให้การทำนายฉลาดขึ้นอีก
สรุป: เส้นทางข้างหน้า
โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนวิธีที่เราจัดการกับการจราจรช่วงชั่วโมงเร่งด่วน โดยเรียนรู้จากแนวโน้มประวัติศาสตร์จำนวนมากและสภาพถนนสด ระบบ AI สามารถ มองไปข้างหน้า และประเมินว่าจะเกิดความแออัดที่ไหน
สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ขับขี่และเมืองได้เปรียบล่วงหน้า: ปรับสัญญาณไฟ เปลี่ยนเส้นทางรถ หรือปรับตารางเวลาก่อนที่การจราจรจะติดขัด
