Великі дані й штучний інтелект у розумному транспорті

Світлофори під контролем ШІ динамічно регулюють тривалість зеленого світла на основі поточного трафіку. Система Піттсбурга Surtrac використовує камери та радари на кожному перехресті, щоб виявляти наближення транспортних засобів і запускати прогностичні моделі, які миттєво оптимізують плани світлофорів. Перехрестя обмінюються даними, тож downstream-сигнали знають, коли наближається трафік.

Моделі машинного навчання прогнозують, де і коли утворяться вузькі місця, аналізуючи історичні патерни, погоду та спеціальні події. Системи ШІ можуть "побачити" проблему заздалегідь і дозволити планувальникам міста попередньо перенаправити рух або змінити плату за проїзд до того, як виникне пробка.

Дослідження показують, що алгоритми ШІ, навчені на даних камер та GPS, краще прогнозують майбутні затори, ніж ручні методи, даючи органам час діяти превентивно.

Навігаційні додатки використовують великі дані, щоб у режимі реального часу пропонувати швидші маршрути. Google Maps і Waze збирають масиви траєкторій транспортних засобів і повідомлень про інциденти від користувачів, потім застосовують ШІ, поєднуючи історичні профілі швидкостей із живими умовами. Додаток пропонує об'їзди, якщо формується прогнозована пробка, а деякі системи одночасно надсилають попередження про альтернативні маршрути тисячам автомобілів.

ШІ аналізує відеопотоки камер і дані датчиків, щоб миттєво помічати аварії або небезпечні умови. Алгоритми комп'ютерного зору виявляють зупинені авто, сміття на дорозі, ями, слизькі ділянки або пішоходів на проїжджій частині й негайно надсилають сповіщення водіям та операторам.

Дубайська лабораторія з трафіку йде далі, виявляючи місця з високим ризиком аварій, щоб органи могли заздалегідь застосувати запобіжні заходи. Краудсорсингові повідомлення про інциденти групуються для швидшого підтвердження небезпек порівняно з традиційними викликами 911.

Великі дані покращують автобуси, метро та мережі велоруху. ШІ удосконалює розклади автобусів на основі патернів пасажиропотоку та прогнозів трафіку. У Лондоні випробовували камери та датчики ШІ для управління потоками пасажирів і пришвидшення роботи турнікетів до 30%.

Аналітика синхронізує маршрути автобусів і поїздів зі світлофорами і між собою, зменшуючи час очікування. Транспортні агенції аналізують використання спільних велосипедів і електросамокатів (за даними додатків), щоб планувати нові велодоріжки та оптимізувати мультимодальні мережі.

Автопарки та служби доставки використовують аналітику в реальному часі для оптимізації маршрутів задля економії палива. Платформи великих даних поглинають живі трафік-стріми, щоб об'їжджати затримки, суттєво скорочуючи витрати. Склади застосовують прогнозні моделі, щоб планувати відправлення у вікна з меншою завантаженістю, а динамічне оптимізування маршрутів тепер стало стандартом у сучасному логістичному ПЗ.

Збір і централізація даних про переміщення піднімають питання приватності. Влада повинна гарантувати, що персональні дані подорожей анонімізуються і захищені.

Заходи кібербезпеки критично необхідні, щоб запобігти несанкціонованому доступу до систем управління трафіком.

Інтелектуальні системи потребують великої кількості обладнання — від повсюдних датчиків до високошвидкісних мереж зв'язку (4G/5G) і потужної обчислювальної інфраструктури. Модернізація застарілого обладнання трафіку дорога, а поточне обслуговування є нетривіальним, особливо для міст зі старою інфраструктурою.

Дані трафіку надходять від багатьох агентств та приватних компаній. Об'єднати стрімінгові GPS-дані з телефонів з даними від петлевих датчиків або базами агентств — складне завдання. Різниця у форматах даних, прогалини в покритті та шумні датчики створюють технічні виклики.

Багато міст купують GPS-дані в Google/Waze, щоб доповнити власні датчики, але узгодження цих джерел вимагає надійної інженерії даних і ретельної валідації.

Рішення ШІ мають бути справедливими та рівноправними. Якщо пріоритети сигналів віддають перевагу певним маршрутам або районам, виникають питання справедливості. Системи повинні налаштовуватися так, щоб обслуговувати всіх користувачів чесно.

Лідери транспорту повинні забезпечити, щоб ШІ випадково не створював нерівних умов для велосипедистів, пішоходів або малозахищених районів. Наприклад, Сингапур наполягає на людському нагляді, щоб запобігти упередженості й гарантувати справедливі результати.

Моделі ШІ можуть давати збій у незвичних умовах (екстремальна погода, масштабні інциденти). Планувальники наголошують, що ці інструменти повинні доповнювати, а не замінювати людських операторів. Як зазначив начальник трафіку Сеула, ШІ має працювати як «помічник» людей, які ухвалюють рішення.