Штучний інтелект прогнозує затори в годину пік
Затори в годину пік не лише марнують цінний час, а й спалюють додаткове паливо, збільшують забруднення та шкодять здоров’ю населення. Дослідження оцінюють, що затори коштують багатьом економікам до 2% ВВП щороку. Щоб вирішити цю проблему, штучний інтелект (ШІ) все частіше застосовується для прогнозування руху транспорту. Аналізуючи великі дані з датчиків, GPS, камер та зовнішніх факторів, таких як погода та події, ШІ може передбачати затори до їх виникнення та пропонувати оптимальні маршрути. Від Google Maps і Waze до систем розумного міського трафіку, ШІ допомагає зробити поїздки в годину пік коротшими, чистішими та менш стресовими.
Кризова ситуація із заторами
У великих містах автомагістралі та вулиці часто перетворюються на стоянки в годину пік – це розчаровуюча та дорога проблема. Дослідження оцінюють, що затори коштують багатьом економікам близько 2% ВВП. Наприклад, у США середній водій втрачає приблизно 43 години на рік, стоячи в заторах.
Втрачений час
Економічний вплив
Екологічні витрати
Цей втрачений час також означає мільярди доларів втраченої продуктивності, додаткове спалене паливо та більше забруднення і стресу для здоров’я людей.
Щоб вирішити цю проблему, транспортні планувальники звертаються до штучного інтелекту. Завдяки прогнозуванню, де і коли виникнуть затори, системи ШІ прагнуть згладити рух ще до початку уповільнення.
Як ШІ обробляє дані про трафік
Сучасні прогнози трафіку на основі ШІ покладаються на великі дані. Вони збирають величезні потоки інформації про дороги: підрахунки та швидкості з датчиків і камер, GPS-треки зі смартфонів і транспортних засобів, а також зовнішні фактори, такі як погода чи спеціальні події.
Наприклад, камери трафіку та GPS-пристрої подають живі дані, які ШІ аналізує разом із історичними патернами тих самих доріг.
Враховуючи те, що відбувається зараз і що зазвичай відбувається в цей час, яким буде трафік найближчим часом?
— Основна логіка прогнозування трафіку ШІ
Це дозволяє моделі "знати", що певний відрізок автомагістралі зазвичай уповільнюється вранці в будні дні, або що концерт у центрі міста призведе до додаткового потоку автомобілів на певних вулицях. На практиці системи, як Google Maps, поєднують поточні показники трафіку з багаторічними трендами, щоб прогнозувати умови за 10–50 хвилин наперед.
Основні джерела даних для моделей трафіку ШІ
- Історичні дані трафіку: швидкості та обсяги на кожній дорозі за часом доби/тижня
- Живі потоки: реальні підрахунки та швидкості транспортних засобів з дорожніх датчиків, камер та GPS-пристроїв
- Зовнішня інформація: звіти про погоду, аварії чи будівництво, розклад спеціальних подій
- Алгоритми машинного навчання: моделі (наприклад, нейронні мережі), що вивчають складні патерни з усіх цих даних
Сучасні методи ШІ у прогнозуванні трафіку
Моделі ШІ обробляють ці дані за допомогою передових методів. Традиційні статистичні методи не справляються з масштабом і варіативністю міського трафіку, тому дослідники використовують глибинне навчання.
Рекурентні нейронні мережі (RNN)
Фіксують зміни трафіку у часових послідовностях
- Аналіз часових рядів
- Розпізнавання патернів
Графові нейронні мережі (GNN)
Використовують структуру дорожньої мережі явно
- Топологія мережі
- Просторові зв’язки
Конволюційні мережі
Обробляють візуальні дані трафіку з камер
- Обробка зображень
- Аналіз у реальному часі
Наприклад, рекурентні нейронні мережі (RNN) або конволюційні мережі можуть фіксувати зміни трафіку у часі, а графові нейронні мережі (GNN) явно використовують структуру дорожньої мережі.
Реальні застосування
Прогнозування трафіку на основі ШІ вже використовується технологічними компаніями та містами по всьому світу. Наприклад, Google Maps інтегрує живі дані користувачів і моделі ШІ для прогнозування заторів.
Вона "пам’ятає", що певна автомагістраль зазвичай уповільнюється з 6 до 7 ранку, а потім поєднує цю історію з живими швидкостями для прогнозування майбутніх умов.
DeepMind (лабораторія ШІ Google) повідомляє, що вдосконалені моделі машинного навчання (з використанням GNN) підвищили точність ETA до 50% у містах, таких як Тайчжун і Сідней. Після оновлення понад 97% прогнозів ETA були дуже точними.
Комерційні та муніципальні впровадження
Комерційні платформи трафіку
- INRIX: ШІ прогнозує швидкості трафіку в реальному часі на всіх дорогах, обробляючи десятиліття даних, охоплюючи навіть менші вулиці, які традиційні датчики пропускають
- Waze (Google): Використовує краудсорсингові GPS-дані та ШІ, щоб попереджати водіїв про майбутні уповільнення, пропонуючи альтернативні маршрути до утворення заторів
- Apple Maps: Використовує ШІ для обробки даних користувачів і надає прогнози трафіку та оптимізацію маршрутів у реальному часі
Муніципальні системи трафіку на основі ШІ
- Белв’ю, Вашингтон: Камери на 40 перехрестях подають живе відео в ШІ, який виявляє гарячі точки заторів у реальному часі
- Данія: Міські системи використовують ШІ для обробки обсягів трафіку та автоматичного налаштування сигналів залежно від поточного руху
- Піттсбург і Лос-Анджелес: Сигнали, що адаптуються за допомогою ШІ, які регулюють роботу на ходу, скорочуючи час простою та підтримуючи рух автомобілів
Передові дослідницькі ініціативи
- Проєкт TRALICO: Співпраця Європи та Японії, що тестує систему глибинного навчання, яка прогнозує затори та керує світлофорами в Стамбулі
- Великі мовні моделі: Сучасні дослідження з використанням моделей на кшталт ChatGPT для "розуміння" текстової інформації про закриття доріг і врахування цього у прогнозах
- Інтеграція соціальних мереж: Майбутні системи ШІ, що інтегрують звіти про трафік із соцмереж і живих новинних стрічок
Усі ці реальні впровадження мають на меті передбачати затори заздалегідь, щоб планувальники могли діяти до появи заторів.
Переваги для водіїв і міст
Винагорода за точні прогнози трафіку величезна. Для окремих пасажирів ШІ означає більш надійний час поїздки і менше марнування часу в заторах.
Додатки можуть попередити вас перед виходом, якщо дорога скоро заб’ється, або перенаправити, щоб уникнути уповільнень.
Традиційне управління трафіком
- Реактивні дії на затори
- Фіксований час сигналів
- Обмежені дані в реальному часі
- Години, втрачені в трафіку щотижня
Прогнозування на основі ШІ
- Проактивне запобігання заторам
- Динамічна оптимізація сигналів
- Комплексна інтеграція даних
- Години, зекономлені завдяки розумному маршрутуванню
Вимірювані результати впливу
Дослідження свідчать, що це може заощадити водіям години щотижня. Керівництво ШІ також зменшує споживання палива – більше немає простою на світлофорах або повільного руху в режимі стоп-старт, що означає менше спаленого бензину.
Насправді один проєкт Google AI повідомляє про зменшення зупинок транспортних засобів на 30% і викидів палива на 10% на жвавих перехрестях.
Індивідуальні переваги
Прямі вигоди для пасажирів
- Більш надійний час поїздки
- Зменшене споживання палива
- Менший стрес під час поїздок
- Години, зекономлені щотижня
Переваги для міста
Ширші міські покращення
- Зниження рівня забруднення
- Зростання економічної продуктивності
- Чистіше повітря
- Ефективніші дорожні мережі
На рівні міста плавніший рух трафіку означає менше забруднення та економічні вигоди. Менше часу в заторах – вища продуктивність, менший стрес і чистіше повітря.
Коротко кажучи, прогнози на основі ШІ допомагають людям приймати кращі рішення щодо маршрутів і допомагають містам проектувати ефективніші дорожні мережі.
Виклики та перспективи майбутнього
Створення прогнозів трафіку на основі ШІ не обходиться без труднощів. Отримання та обробка такої великої кількості даних може бути дорогим – містам може знадобитися інвестувати в датчики, камери та обчислювальну інфраструктуру.
Інтеграція ШІ в застарілі системи управління трафіком складна, і персонал повинен бути навченим користуватися новими інструментами.
Основні виклики впровадження
Витрати на інфраструктуру
Містам потрібні значні інвестиції в датчики, камери та обчислювальну інфраструктуру. Початкові витрати можуть бути суттєвими, що вимагає ретельного бюджетного планування та поетапного впровадження.
Конфіденційність та безпека даних
Величезні набори даних про місцезнаходження мають оброблятися безпечно, з надійними заходами захисту від кіберзагроз. Підключені системи трафіку можуть стати мішенню для хакерів, що вимагає комплексних протоколів безпеки.
Упередженість моделей і прогалини в даних
Моделі можуть помилятися, якщо їхні навчальні дані мають "сліпі зони". Наприклад, недостатність даних про сільські дороги є відомою прогалиною, що може призводити до неточних прогнозів у менш контрольованих районах.
Інтеграція з застарілими системами
Інтеграція ШІ в існуючі системи управління трафіком складна, вимагає широкого навчання персоналу та ретельної координації між старими і новими технологіями.
Майбутні інновації та можливості
Незважаючи на ці виклики, експерти оптимістичні. ШІ в управлінні трафіком ще на початковому етапі, і є великий потенціал для розвитку. Дослідники бачать чіткі шляхи вперед – наприклад, створення моделей, які адаптуються в реальному часі до раптових подій (як-от завершення спортивного заходу) і масштабування рішень на сільські райони.
Мовні моделі
Використання великих мовних моделей для розуміння текстових звітів про трафік
Соціальна інтеграція
Інтеграція соціальних мереж і новинних стрічок для контексту
Адаптація в реальному часі
Моделі, що миттєво адаптуються до раптових подій і змін
Передова ідея – використовувати великі мовні моделі (як ті, що стоять за ChatGPT) для додавання контексту до прогнозів. Наприклад, новий метод дозволяє ШІ "розуміти" текстову інформацію про закриття доріг або події і враховувати це у прогнозі.
Незабаром системи ШІ можуть інтегрувати звіти про трафік із соціальних мереж або живих новинних стрічок, роблячи прогнози ще розумнішими.
Висновок: Дорога попереду
Підсумовуючи, штучний інтелект змінює підхід до боротьби із заторами в годину пік. Вивчаючи величезні історичні тренди та поточні дорожні умови, системи ШІ можуть заглядати за ріг і оцінювати, де виникнуть затори.
Це дає водіям і містам цінний запас часу: регулювати сигнали, перенаправляти транспорт або змінювати графіки до появи заторів.
