Ludność dużych miast coraz częściej koncentruje się wokół centrów miejskich, co niesie ze sobą zarówno wyzwania, jak i możliwości. Jedną z najbardziej palących kwestii są korki uliczne, problem, który wymaga pilnych rozwiązań, ponieważ gęstość zaludnienia miast stale rośnie.

Jakie kroki są podejmowane w celu zapewnienia, że wzrost populacji nie wpłynie negatywnie na środowisko? Jednym z obiecujących rozwiązań jest sztuczna inteligencja (AI), która wykracza daleko poza architekturę i urbanistykę. Sztuczna inteligencja może być kluczem do poprawy zarządzania ruchem w mieście, optymalizacji transportu publicznego i uczynienia obszarów miejskich bardziej wydajnymi i zrównoważonymi.

Jednocześnie Big Data od dawna jest kluczowym narzędziem dla agencji transportowych. Pozwala analizować i rozwiązywać problemy związane z ruchem drogowym. Jednak obecnie sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w przewidywaniu wzorców i wyników ruchu drogowego. Umożliwia miastom wdrażanie rozwiązań proaktywnych, a nie reaktywnych.

Wprowadzenie do wyzwań związanych z ruchem miejskim

Wraz ze wzrostem liczby ludności w miastach, zatory komunikacyjne stają się coraz bardziej palącym problemem. Pierwszą analizę problemu można podzielić na trzy kluczowe obszary:

• Rosnące zagęszczenie ruchu: Obszary miejskie stają się coraz bardziej zatłoczone, co prowadzi do większej liczby pojazdów na drogach.
• Nieefektywny transport publiczny: Wiele systemów tranzytowych nie jest odpowiednio skonstruowanych. Nie są one w stanie sprostać rosnącym wymaganiom ludności miejskiej, co skutkuje przepełnieniem i opóźnieniami w świadczeniu usług.
• Rosnący poziom zanieczyszczeń: Zwiększony ruch drogowy prowadzi do wyższych emisji. To natomiast przyczynia się do problemów związanych ze środowiskiem i zdrowiem publicznym. Według badań przeprowadzonych przez Yale, długotrwałe narażenie na zanieczyszczenia regulowane przez EPA – w tym tlenek węgla i ołów – może powodować nadreaktywność dróg oddechowych. Z biegiem czasu narażenie to może nasilać infekcje dróg oddechowych, zaostrzać objawy i upośledzać czynność płuc, szczególnie u dzieci.
• Co więcej, brak analizy Big Data w czasie rzeczywistym utrudnia miastom wdrażanie skutecznych planów zarządzania ruchem i szybkie reagowanie na zmieniające się warunki.

Rola Big Data w zarządzaniu ruchem

Coraz więcej danych wejściowych wspiera rozwój inteligentnych systemów ruchu drogowego. Sztuczna inteligencja i Big Data działają razem, tworząc efektywne rozwiązania transportowe. Technologie te pomagają w planowaniu, prognozowaniu i zarządzaniu ruchem drogowym. Dzięki nim spadają koszty transportu i rośnie jego wydajność. Korzyści dotyczą m.in. transportu publicznego, wspólnych przejazdów i inteligentnego parkowania.

Systemy oparte na sztucznej inteligencji i Big Data ulepszają miasta dzięki analizie predykcyjnej i korektom w czasie rzeczywistym. Integrują one urządzenia IoT, czujniki oraz połączoną infrastrukturę. Umożliwia to podejmowanie decyzji na podstawie danych. Takie podejście sprzyja innowacjom, inwestycjom i zrównoważonemu rozwojowi obszarów miejskich.

Patrząc w przyszłość, ta ewolucja technologiczna toruje drogę dla połączonej i zautomatyzowanej mobilności (CAM). To przyszłość, w której autonomiczne i połączone pojazdy działają bez interwencji człowieka. Rozwijając standardy bezpieczeństwa i rozszerzając usługi współdzielonej mobilności, CAM ma potencjał do dalszej optymalizacji zarządzania ruchem miejskim i ogólnej wydajności.

Zastosowania sztucznej inteligencji w kontroli i optymalizacji ruchu drogowego

Systemy zarządzania ruchem oparte na sztucznej inteligencji wykorzystują zarówno dane historyczne, jak i dane w czasie rzeczywistym. Przeprowadzają precyzyjne analizy predykcyjne, umożliwiając władzom efektywne zarządzanie, przekierowywanie i optymalizację przepływu ruchu. Poprzez ciągłe monitorowanie wzorców ruchu, systemy te zapewniają proaktywne rozwiązania zapobiegające zatorom.

Singapurski Urząd Transportu Lądowego (LTA) wdrożył uczenie maszynowe w celu przewidywania warunków ruchu i dynamicznej modyfikacji tras. System ten zbiera w czasie rzeczywistym dane z pojazdów wyposażonych w GPS, kamer drogowych, a nawet mediów społecznościowych. W ten sposób oferuje kierowcom alternatywne, mniej zatłoczone trasy.

Inteligentna sygnalizacja świetlna oparta na sztucznej inteligencji analizuje dane z czujników, kamer i urządzeń GPS, umożliwiając adaptacyjne sterowanie ruchem. Poprzez ciągłe dostosowywanie czasu sygnalizacji w oparciu o warunki w czasie rzeczywistym, poprawiają one wydajność ruchu. Przykładem może być system Smart Traffic Control w San Diego. Wykorzystuje on Big Data z połączonych pojazdów do optymalizacji koordynacji sygnalizacji świetlnej.

W transporcie publicznym sztuczna inteligencja pomaga już w określaniu najbardziej efektywnych tras, rozkładów jazdy i zdolności transportowych. Dodatkowo pomaga także w zgłaszaniu zakłóceń i wypadków w czasie rzeczywistym. Usprawnia monitorowanie bezpieczeństwa, wykrywając pasażerów stojących zbyt blisko krawędzi peronów, identyfikując osoby w niebezpieczeństwie i umożliwiając szybką interwencję personelu. Systemy sztucznej inteligencji pomagają również w wykrywaniu uchylania się od płacenia za przejazd, porzuconych przedmiotów, broni i innych potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa.

Ponadto sztuczna inteligencja jest obecnie badana w celu ulepszenia miejskiej infrastruktury rowerowej. Transport for London (TfL) wykorzystuje analitykę opartą na sztucznej inteligencji do oceny i poprawy wykorzystania pasów rowerowych, zachęcając do zrównoważonych rozwiązań w zakresie mobilności.

Wyzwania i ograniczenia

Podczas gdy sztuczna inteligencja i Big Data oferują potencjał transformacji w zarządzaniu ruchem, pozostaje kilka nierozwiązanych wyzwań i obaw.

Jedną z głównych kwestii jest etyka. Technologie te mają na celu ratowanie i poprawę jakości życia, ale w skrajnych przypadkach systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą stanąć przed trudnymi decyzjami moralnymi. Na przykład, w jaki sposób autonomiczny pojazd zdecydowałby pomiędzy dwoma nieuniknionymi kolizjami? Ramy etyczne kierujące tymi decyzjami pozostają kluczową kwestią.

Kolejnym istotnym zagrożeniem jest cyberbezpieczeństwo. Zasilane sztuczną inteligencją, połączone pojazdy i systemy kontroli ruchu są podatne na ataki hakerskie. Naruszony system może umożliwić nieautoryzowaną kontrolę nad pojazdami lub infrastrukturą, stwarzając poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa publicznego. Ponadto, naruszenia prywatności danych mogą ujawnić poufne informacje o pasażerach, zakłócić działanie sieci transportowych i podważyć zaufanie publiczne do rozwiązań mobilności opartych na sztucznej inteligencji.

Wreszcie, barierą pozostają wysokie koszty. Wdrożenie zarządzania ruchem opartego na sztucznej inteligencji wymaga znacznych inwestycji, co może być niekorzystne dla słabszych ekonomicznie regionów. Kraje rozwijające się mogą mieć trudności, aby pozwolić sobie na te zaawansowane systemy, co prowadzi do pogłębiania się luki technologicznej w mobilności miejskiej.

Przyszłe trendy w inteligentnym zarządzaniu ruchem

Pomimo tych wyzwań, rozwiązania mobilne oparte na sztucznej inteligencji szybko się rozwijają. Raport McKinsey przewiduje, że integracja sztucznej inteligencji z transportem miejskim może skrócić czas dojazdów do pracy o 20%, zwiększyć punktualność przyjazdów o 10% i skrócić czas oczekiwania pasażerów o 15%.

Patrząc w przyszłość, oczekuje się, że integracja technologii 5G ze sztuczną inteligencją zrewolucjonizuje mobilność w miastach. Szybkie sieci 5G o niskich opóźnieniach umożliwią monitorowanie ruchu w czasie rzeczywistym, pozwalając na natychmiastowe podejmowanie decyzji w złożonych środowiskach miejskich.

Dodatkowo, optymalizacja ruchu oparta na sztucznej inteligencji zmniejszy zużycie paliwa i zminimalizuje emisję gazów cieplarnianych. To pozwoli zwalczać zanieczyszczenia i obniżyć ryzyko chorób układu oddechowego. Zapewniając płynniejszy przepływ ruchu, sztuczna inteligencja może przyczynić się do bardziej zrównoważonych i wydajnych sieci transportu miejskiego.