Довге очікування на зупинках відлякує пасажирів і знижує привабливість громадського транспорту. У багатьох містах час очікування та пересадок становить значну частину загального часу поїздки – одне дослідження показало, що час очікування поза транспортом може складати приблизно 17–40% від загального часу подорожі. Навіть незначні затримки зменшують кількість пасажирів: у Лондоні збільшення часу поїздки на 1% призвело до приблизно 0,61% зниження використання транспорту.
Щоб вирішити цю проблему, сучасні інструменти планування на основі ШІ аналізують реальні та історичні дані (патерни пасажиропотоку, трафік, погоду тощо), щоб створювати розумніші розклади та маршрути автобусів. Ці системи розроблені для «створення більш точних і надійних розкладів» і обіцяють «скорочувати час очікування та покращувати пунктуальність» для пасажирів.
Рішення на основі ШІ для планування та маршрутизації громадських автобусів
ШІ допомагає планувальникам транспорту кількома способами скоротити час очікування та затримки:
-
Прогнозування попиту: Алгоритми ШІ аналізують минулі дані про пасажиропотік, погоду, події та час доби, щоб передбачити, коли і де потрібні автобуси.
Завдяки узгодженню розподілу автобусів із попитом оператори можуть уникнути переповнення або недовантаження. Наприклад, транспортні компанії зараз використовують прогнозування на основі ШІ для оптимізації розподілу транспорту та запобігання переповненню у пікові години. -
Прогнозне планування та контроль: Машинне навчання вивчає, які фактори (трафік, затримки при посадці пасажирів тощо) впливають на пунктуальність, і відповідно коригує розклади або інструкції диспетчерам.
Наприклад, інструменти на кшталт FlowOS моделюють рух транспорту і рекомендують оперативні втручання (затримка або пропуск зупинок, регулювання швидкості), щоб утримувати автобуси в графіку.
На практиці це означає, що розклади постійно вдосконалюються, щоб мінімізувати затримки та скупчення до їх виникнення. -
Пріоритет на світлофорах і маршрутизація: ШІ може інтегруватися з системами управління трафіком, щоб надавати автобусам пріоритет на світлофорах або пропонувати альтернативні маршрути.
Один експеримент у Портленді, штат Орегон, із системою пріоритету на основі ШІ скоротив час очікування на червоне світло приблизно на 80% на відстані 15 миль, значно прискоривши поїздки.
Так само передові алгоритми оптимізації можуть перенаправляти або коригувати час руху автобусів, щоб уникнути «злипання» і вирівняти інтервали руху. -
Інформація для пасажирів у реальному часі: Інтелектуальні системи живлять цифрові табло та мобільні додатки, які прогнозують час прибуття автобусів.
Завдяки поширенню точних, актуальних розкладів, ці системи роблять час очікування менш відчутним.
Транспортні компанії повідомляють, що швидка, надійна інформація про прибуття в реальному часі та планування пересадок із мінімальним очікуванням — часто створені за допомогою ШІ — значно покращують досвід пасажирів.
Ці технології працюють разом, щоб автобуси рухалися безперервно, а пасажири були поінформовані.
Наприклад, розумні зупинки та додатки тепер відображають прогнози прибуття з підтримкою ШІ, щоб пасажири точно знали, скільки їм доведеться чекати.
Приклади застосування ШІ в громадському транспорті
Ці приклади ілюструють вплив ШІ: розумніше планування, покращена надійність і скорочення часу очікування.
Транспортні агентства в багатьох країнах (від США до Європи та Азії) впроваджують ці інструменти. Наприклад, у США агентства використовують ШІ для прогнозування пасажиропотоку та координації пересадок, а міста, як Бостон і Сіетл, експериментують із пріоритетом на світлофорах на основі ШІ, щоб зменшити час простою.
Усі ці зусилля мають одну мету: мінімізувати час очікування та затримки пасажирів.
Переваги та перспективи
Оптимізований ШІ громадський транспорт має багато переваг. Завдяки підтриманню більш стабільних інтервалів і зменшенню скупчення автобусів, системи ШІ забезпечують регулярний рух, тож пасажири не стикаються з довгими непередбачуваними паузами. Дослідження транспорту показують, що таке «динамічне планування» призводить до коротших часів поїздок і більшого комфорту пасажирів.
Оператори також економлять кошти: менше простою автобусів і плавніший сервіс означають нижчі витрати на паливо та працю, що звільняє ресурси для розширення послуг.
Фактично, аналізи свідчать, що зниження споживання палива на 10% (завдяки кращому плануванню) приносить значні фінансові та екологічні вигоди.
У майбутньому роль ШІ в транспорті лише зростатиме. Складні моделі зможуть постійно навчатися на основі живих даних (GPS, підрахунки пасажирів тощо), щоб адаптуватися до змін у трафіку та попиті.
Майбутні системи «розумних міст» можуть інтегрувати ШІ з IoT-сенсорами та мережами 5G, щоб маршрути автобусів і світлофори постійно оптимізувалися в режимі реального часу.
Перші проєкти повідомляють, що ці цифрові технології роблять громадський транспорт «більш сталим і привабливим», особливо в мережах із низьким попитом або складною структурою.
Приймаючи ШІ, міста прагнуть забезпечити швидший, надійніший і більш місткий автобусний сервіс, нарешті скоротивши ненависний час очікування.
