AI Nanghuhula ng Trapiko sa Oras ng Rush

Ang Krisis ng Pagsisikip ng Trapiko

Sa mga mataong lungsod, madalas nagiging paradahan ang mga highway at kalye tuwing oras ng rush – isang nakakainis at magastos na problema. Tinataya ng mga pag-aaral na ang pagsisikip ng trapiko ay nagkakahalaga ng halos 2% ng GDP. Sa U.S., halimbawa, ang karaniwang drayber ay nawawalan ng humigit-kumulang 43 oras kada taon na naipit sa trapiko.

Ang nasayang na oras na ito ay nangangahulugan din ng bilyon-bilyong dolyar na nawalang produktibidad, dagdag na pagkonsumo ng gasolina, at mas maraming polusyon at stress sa kalusugan ng mga tao.

Upang malutas ito, lumalapit ang mga tagaplano ng transportasyon sa artificial intelligence. Sa pamamagitan ng paghula kung saan at kailan magaganap ang pagsisikip, nilalayon ng mga sistema ng AI na gawing maayos ang daloy ng trapiko bago pa man magsimula ang paghina.

Paano Pinoproseso ng AI ang Datos ng Trapiko

Ang mga modernong prediksyon ng trapiko gamit ang AI ay umaasa sa malalaking datos. Kinokolekta nila ang malalawak na impormasyon tungkol sa mga kalsada: bilang at bilis mula sa mga sensor at kamera, mga GPS trace mula sa mga smartphone at sasakyan, at pati na rin mga panlabas na salik tulad ng panahon o mga espesyal na kaganapan.

Halimbawa, ang mga traffic camera at GPS device ay nagbibigay ng live na datos na sinusuri ng AI kasabay ng mga historikal na pattern ng parehong mga kalsada.

Batay sa kasalukuyang nangyayari at karaniwang nangyayari sa oras na ito, paano magiging hitsura ng trapiko sa malapit na hinaharap?

— Pangunahing Lohika ng AI Traffic Prediction

Pinapayagan nito ang modelo na "malaman" na ang isang bahagi ng highway ay karaniwang bumabagal tuwing umaga ng mga araw ng trabaho, o na ang isang konsiyerto sa downtown ay magdudulot ng dagdag na sasakyan sa ilang kalye. Sa praktis, pinagsasama ng mga sistema tulad ng Google Maps ang real-time na pagbabasa ng trapiko sa mga taon ng nakaraang trend upang hulaan ang mga kondisyon 10–50 minuto bago pa man.

Pangunahing Pinagmumulan ng Datos para sa AI Traffic Models

• Historikal na datos ng trapiko: Bilis at dami sa bawat kalsada ayon sa oras ng araw/linggo
• Live feeds: Real-time na bilang ng sasakyan at bilis mula sa mga sensor sa kalsada, traffic camera, at GPS-equipped na mga device
• Panlabas na impormasyon: Mga ulat ng panahon, alerto sa aksidente o konstruksyon, at iskedyul ng mga espesyal na kaganapan
• Mga algorithm ng machine learning: Mga modelo (tulad ng neural networks) na natututo ng mga komplikadong pattern mula sa lahat ng nabanggit na input

Mga Advanced na Teknik ng AI sa Prediksyon ng Trapiko

Pinoproseso ng mga modelo ng AI ang mga input na ito gamit ang mga advanced na teknik. Nahihirapan ang mga tradisyunal na estadistikal na pamamaraan sa laki at pagbabago-bago ng urban traffic, kaya ngayon ay gumagamit ang mga mananaliksik ng deep learning.

Halimbawa, ang recurrent neural networks (RNNs) o convolutional nets ay maaaring makuha ang mga pagbabago ng trapiko sa paglipas ng panahon, at ang graph neural networks (GNNs) ay hayagang ginagamit ang istruktura ng network ng kalsada.

AI na nagsusuri ng datos ng trapiko sa lungsod gamit ang advanced neural networks

Mga Aplikasyon sa Totoong Mundo

Ang prediksyon ng trapiko gamit ang AI ay ginagamit na ng mga kumpanyang teknolohiya at mga lungsod sa buong mundo. Halimbawa, ang Google Maps ay nagsasama ng live na datos ng gumagamit at mga modelo ng AI upang hulaan ang pagsisikip.

"Naalala" nito na ang isang partikular na freeway ay karaniwang bumabagal mula 6–7 AM, pagkatapos ay pinagsasama ang kasaysayan na iyon sa mga live na bilis upang hulaan ang mga kondisyon sa hinaharap.

Ipinapahayag ng DeepMind (AI lab ng Google) na ang mga pinahusay na modelo ng ML (gamit ang GNNs) ay nagtaas ng katumpakan ng ETA ng hanggang 50% sa mga lungsod tulad ng Taichung at Sydney. Pagkatapos ng upgrade na ito, mahigit 97% ng mga ETA ng biyahe ay napakataas ng katumpakan.

Mga Komersyal at Munisipal na Implementasyon

Lahat ng mga deployment na ito sa totoong mundo ay naglalayong hulaan ang pagsisikip nang maaga upang makapagsagawa ng aksyon ang mga tagaplano bago pa man magkaroon ng trapikong sikip.

Dashboard ng AI powered traffic management na ginagamit

Mga Benepisyo para sa mga Drayber at Lungsod

Malaki ang benepisyo ng tumpak na prediksyon ng trapiko. Para sa mga indibidwal na nagko-commute, nangangahulugan ito ng mas mapagkakatiwalaang oras ng paglalakbay at mas kaunting nasayang na oras sa trapiko.

Maaaring magbigay babala ang mga app bago ka umalis kung may paparating na pagsisikip, o magmungkahi ng ibang ruta upang maiwasan ang paghina.

Nasusukat na Resulta ng Epekto

Ipinapakita ng mga pag-aaral na maaari nitong makatipid ng oras ng mga drayber linggu-linggo. Binabawasan din ng gabay ng AI ang paggamit ng gasolina – wala nang pag-idle sa ilaw o pag-urong-sulong sa mga highway na nangangahulugang mas kaunting nasusunog na gas.

Sa katunayan, iniulat ng isang proyekto ng Google AI ang pagbawas ng pagtigil ng sasakyan ng 30% at emisyon ng gasolina ng 10% sa mga mataong intersection.

Sa antas ng lungsod, ang mas maayos na daloy ng trapiko ay nangangahulugan ng mas mababang polusyon at pagtaas ng ekonomiya. Ang mas kaunting oras sa trapiko ay nangangahulugan ng mas mataas na produktibidad, mas mababang stress sa pag-commute, at mas malinis na hangin.

Sa madaling salita, tinutulungan ng mga prediksyon na pinapagana ng AI ang mga tao na gumawa ng mas mahusay na desisyon sa ruta at tinutulungan ang mga lungsod na magdisenyo ng mas epektibong network ng kalsada.

Visualisasyon ng AI na na-optimize ang daloy ng trapiko sa lungsod

Mga Hamon at Hinaharap na Pananaw

Ang paggawa ng mga prediksyon ng trapiko gamit ang AI ay hindi walang mga hadlang. Ang pagkuha at pagproseso ng napakaraming datos ay maaaring maging mahal – maaaring kailanganin ng mga lungsod na mamuhunan sa mga sensor, kamera, at computing infrastructure.

Ang integrasyon ng AI sa mga lumang sistema ng trapiko ay kumplikado, at kailangang sanayin ang mga tauhan sa paggamit ng mga bagong kagamitan.

Pangunahing Hamon sa Implementasyon

Mga Hinaharap na Inobasyon at Oportunidad

Sa kabila ng mga hamong ito, optimistiko ang mga eksperto. Ang AI sa pamamahala ng trapiko ay nasa maagang yugto pa lamang, na may malaking potensyal na lumago. Nakikita ng mga mananaliksik ang malinaw na mga landas pasulong – tulad ng paggawa ng mga modelo na agad na nag-aadjust sa biglaang mga kaganapan (tulad ng pagtatapos ng isang laro) at pagpapalawak ng mga solusyon sa mga rural na lugar.

Isang makabagong ideya ay ang paggamit ng malalaking language model (tulad ng nasa likod ng ChatGPT) upang magdagdag ng konteksto sa mga prediksyon. Halimbawa, isang bagong pamamaraan ang nagpapahintulot sa AI na "maunawaan" ang nakasulat na impormasyon tungkol sa mga pagsasara ng kalsada o mga kaganapan at isama ito sa forecast nito.

Sa malapit na hinaharap, maaaring isama ng mga sistema ng AI ang mga ulat ng trapiko mula sa social media o live news feed, na nagpapatalino pa sa mga prediksyon.

Mga hamon at hinaharap na pananaw ng AI nanghuhula ng trapiko sa oras ng rush

Konklusyon: Ang Daan Pasulong

Sa kabuuan, binabago ng artificial intelligence kung paano natin hinaharap ang trapiko sa oras ng rush. Sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa malalawak na historikal na trend at mga live na kondisyon ng kalsada, maaaring tingnan ng AI ang paligid ng sulok at tantiyahin kung saan magaganap ang pagsisikip.

Binibigyan nito ang mga drayber at lungsod ng mahalagang paunang babala: pag-aayos ng mga signal, pagreruta muli ng mga sasakyan, o pagbabago ng iskedyul bago pa man magkaroon ng pagsisikip.