Tehnologia care ar putea pune capat blocajelor de trafic

Machine Minds | Inteligenta artificiala

Tehnologia care ar putea pune capat blocajelor de trafic

(Credit de imagine:

Getty Images

)

De Francesca Baker, 12 decembrie 2018

Avand in vedere ca numarul de masini care infunda drumurile din intreaga lume se asteapta sa se dubleze in deceniile urmatoare, vor fi necesare noi modalitati de a raspunde la accidente, de a controla semafoarele si de a crea devieri pentru a mentine traficul in miscare.

W

Am fost cu totii acolo. Blocat la semafoare care nu par sa se schimbe niciodata in verde. Asezat in cozi de masini care se intind pe kilometri sau intarziati de un exces de trafic lent care dispare brusc. Blocajele de trafic sunt un efect negativ asupra vietii noastre moderne, in miscare rapida. Si am avut de-a face cu ei intr-un mod foarte modern.

Nu ne miscam si calatorim in acelasi mod ca inainte, totusi sistemele noastre de gestionare a traficului s-au straduit sa tina pasul cu atacul neincetat de vehicule cu care trebuie sa faca fata acum. Masurile de blocare a blocajelor reactioneaza adesea lent la schimbarile din conditiile rutiere sau meteorologice si multe semafoare inca functioneaza pe temporizatoare care sunt adesea in afara sincronizarii, impiedicand vehiculele sa curga liber.

S-ar putea sa va placa:

• Bucatarul care face 120 de burgeri in fiecare ora

• Proiectantul de aeronave care nu a zburat niciodata

• Ce cuvant unic defineste cine sunteti?

In 2015, se estimeaza ca 1,3 miliarde de autovehicule pe drumurile lumii si cu o bogatie crescanda in economiile in curs de dezvoltare, se asteapta ca numarul acestora sa creasca pana la peste 2 miliarde pana in 2040. Chiar si cu drumuri noi si ocoliri, acest nivel tot mai mare de trafic ar putea depasi rapid capacitatea retelelor noastre de drumuri de a face fata in multe zone aglomerate, cum ar fi orasele.

Dar, combinand noi tehnologii de comunicatii cu puterea inteligentei artificiale (AI) pentru a restrange cantitati mari de date in timp real, este posibil sa ne usuram drumurile infundate, astfel incat sa poata face fata numarului tot mai mare de masini.

In timp ce multi vad vehiculele cu conducere automata ca fiind panaceul pentru blocajele de trafic, vor trece cel putin doua decenii pana cand vor incepe sa aiba un impact semnificativ pe drumurile noastre

In timp ce multi vad vehiculele cu conducere autonoma ca fiind panaceul pentru blocajele de trafic – cu conditia ca aceste vehicule robotizate sa poata fi invatate sa conduca mai putin neregulat si sa reactioneze mai repede decat soferii umani – vor trece cel putin doua decenii pana cand vor incepe sa aiba un impact semnificativ pe drumurile noastre . Intre timp, agentiile de autostrazi si planificatorii de orase vor trebui sa faca fata unui amestec din ce in ce mai complicat de soferi umani, semi-autonomi si autonomi pe drumuri. Pentru a le mentine pe toate in miscare, sistemele de gestionare a traficului vor fi instantaneu reactive si adaptabile.

Exista sperante ca noile tehnologii pot usura blocajele de trafic in orasele deja aglomerate, cum ar fi Bengaluru, India, unde vehiculele se deplaseaza adesea in ritm de mers (Credit: Getty Images)

In Bengaluru, India, care se confrunta in mod regulat cu blocaje de trafic lungi si viteza medie pe unele drumuri la orele de varf este de doar 4 km / h (2,5 mph), Siemens Mobility a construit un sistem de monitorizare prototip care utilizeaza AI prin intermediul camerelor de trafic.

Array

Camerele de trafic detecteaza automat vehiculele si aceste informatii sunt trimise inapoi la un centru de control central, unde algoritmii estimeaza densitatea traficului pe drum. Apoi, sistemul modifica semaforele pe baza congestionarilor rutiere in timp real.

Pentru a raspunde in acest mod, totusi, necesita date. O multime de date. Din fericire, acest lucru nu este ceva insuficient. Exista o multime de informatii de la sistemele de monitorizare a traficului, infrastructura rutiera, masini si soferi insisi prin intermediul telefoanelor lor mobile. Milioane de camere ne aliniaza drumurile, in timp ce vehiculele care trec trec pe mici curenti electrici in bucle de metal ascunse sub asfalt, oferind informatii suplimentare despre conditiile de trafic. Soferii pot trimite actualizari instantanee despre blocari datorita software-ului de navigatie pe care il folosesc pe telefoanele lor mobile si in masinile lor.

O parte din aceasta tehnologie de monitorizare – cum ar fi buclele de inductie – exista inca din anii 1960, in timp ce altele precum camerele capabile sa urmareasca traficul si sa citeasca placutele de inmatriculare sunt mai recente. Provocarea este sa faci ceva util cu toate aceste informatii.

„De la Isaac Newton incercam sa influentam lumea prin construirea de modele matematice”, spune Gabor Orosz, profesor asociat in inginerie la Universitatea din Michigan. „Daca avem date, ne putem da seama de lucruri. Acelasi lucru este valabil si pentru trafic. ”

Acum exista incercari de a valorifica capacitatea AI de a da sens unor cantitati mari de informatii si de a schimba modul in care ne deplasam in jurul oraselor noastre.

Cercetatorii de la Alan Turing Institute din Londra si Toyota Mobility Foundation au lansat recent un nou proiect impreuna care exploreaza modul in care sistemele de gestionare a traficului pot deveni mai dinamice si mai receptive prin utilizarea AI.

In prezent, utilizeaza simulari care cresc in complexitate si evolueaza, ajutandu-si algoritmii sa invete cum sa prezica schimbarile in trafic. Desi inca testeaza sistemul, spera sa isi aplice in curand sistemele in lumea reala.

Sistemele moderne de gestionare a traficului utilizeaza adesea o combinatie de camere si senzori in drum pentru a evalua densitatea vehiculelor (Credit: Getty Images)

„Cu invatarea profunda a masinilor putem imbunatati predictibilitatea”, spune William Chernicoff, seful cercetarii si inovatiei de la Toyota Mobility Foundation. „Managerii de mobilitate metropolitana pot lua decizii mai rapide si mai informate cu privire la sincronizarea semnalului, sugerarea rutarii catre utilizatorii de sistem si alocarea capacitatii.”

Duratele calatoriilor in oras au scazut cu 25%, in timp ce emisiile vehiculelor au scazut cu pana la 20%

In Pittsburgh, cercetatorii lucreaza deja cu managerii orasului la o abordare similara care functioneaza in oras din 2012. Un sistem adaptiv de control al traficului dezvoltat de cercetatorii de la Institutul de Robotica, Universitatea Carnegie Mellon, a fost lansat in jurul orasului de o companie numit Rapid Flow Tech. Tehnologia lor Surtrac este utilizata la 50 de intersectii din Pittsburgh si, de la lansare, a redus timpii de asteptare la intersectii cu pana la 40%, potrivit companiei. De asemenea, sustine ca durata calatoriei in oras a scazut cu 25%, in timp ce emisiile vehiculelor au scazut cu pana la 20%.

Sistemul foloseste fluxuri video pentru a detecta automat numarul de utilizatori ai drumului, inclusiv pietoni si tipurile de vehicule care se afla la o intersectie. Software-ul AI proceseaza apoi aceste informatii secundar cu secunda pentru a gasi cea mai buna modalitate de a deplasa traficul prin intersectie, schimband semafoarele in functie de cel mai optim mod de a mentine traficul in miscare. Deciziile pot fi luate in mod autonom si impartasite cu intersectiile invecinate pentru a-i ajuta sa inteleaga ce le vine in cale.

Pe masura ce vehiculele devin mai conectate cu ajutorul telefonului mobil si a altor tehnologii fara fir, si ele vor contribui la alimentarea si mai multor informatii in astfel de sisteme. In viitor, conform Griffin Schultz de la Rapid Flow, vehiculele conectate vor putea comunica informatii despre viteza lor, comportamentul soferului si chiar potentiale defecte la infrastructura din jur.

„In acest moment doar invatam, dar in viitor totul va fi omniprezent”, spune el. „Nu este vorba doar de masini, ci va ajuta toate tipurile de utilizatori ai drumurilor intr-o societate de transport multimodala.”

A fi blocati in cozi frustrante pe drumurile aglomerate poate consuma multe ore din ziua soferilor, reducand timpul pe care trebuie sa-l faca ceva mai productiv (Credit: Getty Images)

In alta parte, infrastructura inteligenta ajuta retelele de transport sa devina mai conectate. Siemens Mobility lucreaza cu orase si municipalitati din intreaga lume pentru a identifica tiparele de miscare in incercarea de a identifica modalitati de imbunatatire a experientei pentru toata lumea pe drum.

„Exista proiecte din lumea reala in intreaga lume si aplicatiile se extind continuu”, spune Markus Schlitt, seful sistemelor de trafic inteligente ale companiei.

„In orasele viitoare, traficul va fi atat de complex incat, fara inteligenta artificiala (AI), acesta va fi un blocaj virtual”, spune Schlitt. „Prin utilizarea datelor, putem identifica modele care nu ar fi fost vazute fara AI. Prin invatarea continua, suntem capabili sa actualizam in mod constant tiparele de trafic si astfel fluxul de trafic. Acest lucru are ca rezultat mai putin timp de asteptare si mai putine emisii. ”

In Hagen, Germania, utilizeaza inteligenta artificiala pentru a optimiza controlul semaforului si pentru a reduce timpul de asteptare la o intersectie. Simularile sugereaza ca poate reduce timpul de asteptare la lumini cu pana la 47% comparativ cu un plan traditional de semnal pre-temporizat.

Dar nu doar soferii beneficiaza de utilizarea AI. Siemens Mobility opereaza o flota de 1.400 de biciclete electrice in Lisabona, Portugalia, folosind invatarea automata pentru a analiza diverse surse de date, cum ar fi vremea, pentru a prezice cererea viitoare la fiecare dintre cele 140 de statii de partajare a bicicletelor. Acest lucru le permite sa asigure disponibilitatea bicicletelor si a spatiilor in docurile de incarcare pentru cei care se intorc. Predictiile sunt utilizate impreuna cu informatiile recente despre trafic pentru a ajuta echipele de colectare a bicicletelor sa reaprovizioneze statiile de andocare si sa ofere o rutare optima pentru tehnicienii de service care intretin bicicletele.

„Acest lucru nu numai ca reduce costurile operationale de functionare, ci si creste experienta utilizatorilor clientilor finali”, spune Schlitt. „Asadar, atunci cand trebuie sa va deplasati in Lisabona, puteti fi siguri ca exista intotdeauna o bicicleta electronica disponibila pentru dvs. in statii.”

Urmarirea bicicletelor electrice pe masura ce oamenii le deplaseaza in jurul unui oras este o sarcina uluitoare pentru un om, dar relativ usor pentru un computer (credit: Siemens Mobility)

Oricat de stralucitoare este tehnologia, nu ne putem baza doar pe ea. Mischa Dohler, de la departamentul de informatica al King’s College din Londra si cofondator al companiei de tehnologie de monitorizare a traficului Worldsensing, a incercat AI si invatarea automata in Bogota, Columbia. El spune ca tehnologia a produs deja rezultate excelente, prin utilizarea semnalelor si indicatoarelor rutiere pentru a redirectiona traficul atunci cand exista un accident, a reduce blocajele de trafic si a reduce timpul petrecut de soferi cautand locuri de parcare.

Insa el spune ca, desi AI ajuta la realizarea acestui tip de retea de transport adaptiva, este important si elementul uman. El numeste aceasta „planificare AI explicabila”. Este „atat de important, deoarece ia decizii inteligente in mod autonom, dar este de asemenea de inteles”, permitand oamenilor sa ia decizii alaturi de AI sau sa se adapteze daca ceva nu merge bine. Pe langa faptul ca sunt capabili din punct de vedere intelectual si tehnic, soferii vor trebui sa fie deschisi ideii ca sistemele lor de trafic sa fie controlate de computere.

„Cand orasele se bazeaza pe algoritmi pentru a promova politica, politica respectiva devine neclara prin calcul”, spune Jed Carter, editor al revistei de tehnologie online Moving World. „Devine si mai greu pentru cetateni sa inteleaga de ce au fost redirectionati, fotografiati sau retinuti atunci cand motivele actiunilor respective sunt ingropate in codul computerului.”

Dar implementarea tehnologiilor inteligente pe drumuri va face mai mult decat simpla prevenire a blocajelor de trafic. Mark Nicholson, de la Vivacity Labs, care a condus un proiect sustinut de guvernul britanic, care implementeaza semnale inteligente de semafor in Milton Keynes, Anglia, spune ca tehnologiile mai noi au multe alte beneficii. Costul este unul – deoarece tehnologia preia mai mult din greutatea ridicata a gestionarii traficului, va necesita mai putina interventie umana in sarcinile banale, cum ar fi vizionarea camerelor de trafic.

De asemenea, sistemele automatizate diferentiaza intre un numar mare de utilizatori ai drumului, astfel incat sa poata acorda prioritate biciclistilor, autobuzelor sau vehiculelor de urgenta, de exemplu, ceea ce poate imbunatati siguranta

De asemenea, sistemele automate diferentiaza intre un numar mare de utilizatori ai drumului, astfel incat sa poata acorda prioritate biciclistilor, autobuzelor sau vehiculelor de urgenta, de exemplu, ceea ce poate imbunatati siguranta. Mentinerea fluxului de trafic poate reduce, de asemenea, consumul de energie cauzat de vehiculele la ralanti atunci cand stationeaza si imbunatateste calitatea aerului. Poate ajuta la reducerea emisiilor motorului si, astfel, la reducerea impactului asupra mediului. Poate facilita parcarea si elibereaza timp pentru ca soferii sa fie mai productivi.   

Camerele inteligente la intersectii pot identifica automat diferiti utilizatori ai drumului, permitand sistemului de gestionare a traficului sa se adapteze in functie de nevoile lor (Credit: Vivacity Labs)

„Vrem sa automatizam si sa lasam oamenii sa se concentreze pe ceea ce este important sau pe termen mai lung”, spune Nicholson. „(Lucruri) cum ar fi alegerea daca calitatea aerului este suficient de slaba pentru a da prioritate vehiculelor de mare viteza pentru a va asigura ca nu trebuie sa se opreasca langa o scoala, sa planificati unde sa puneti o noua ocolire, precum si probleme imediate, cum ar fi alegerea modului de redirectionare a traficului in jurul unui accident. ”

Nicholson spune ca adevaratul beneficiu al tehnologiei este modul in care elibereaza oamenii de a face o munca importanta la nivel superior. Prin automatizarea functionarii zilnice plictisitoare si consumatoare de timp a retelelor de transport inseamna ca oamenii care lucreaza alaturi de masini se pot concentra asupra a ceea ce se pricep cel mai bine – adaptandu-se la situatii care necesita gandire adaptativa si solutii creative.

Rezultatele proiectului Milton Keynes sunt promitatoare. Camerele inteligente din intreaga cetate, capabile sa identifice si sa clasifice toate vehiculele si utilizatorii drumurilor, au permis date precise, foarte localizate in jurul orasului, oferind planificatorilor si autoritatilor informatii despre locul si momentul in care drumurile devin aglomerate, rutele preconizate pe care ar putea sa le parcurga soferii si locul de parcare este probabil ca spatiile sa fie disponibile. Vivacity a instalat 411 dintre camerele sale inteligente de trafic la principalele jonctiuni din Milton Keynes, totalizand 104 jonctiuni si 812 cai de acces. Pe langa numararea si clasificarea utilizatorilor drumurilor, senzorii pot masura timpul necesar vehiculelor pentru a calatori intre intersectii si pot oferi fotografii live pentru a ajuta la dezvoltarea viitoarei planificari.

Vivacity introduce datele intr-un model de invatare automata care invata tiparele zilnice tipice si le combina cu modul in care traficul raspunde la schimbarile tranzitorii din reteaua rutiera. Acesta evolueaza si se adapteaza in timp, imbunatatindu-si puterea predictiva si minimizand cantitatea de interventie umana necesara. Ofera date istorice si live si prezice fluxurile de trafic pentru ziua respectiva.

Sistemul prezice deja conditiile de trafic cu 15 minute inainte, cu o precizie de 89% comparativ cu ceea ce se intampla in realitate

Sistemul prezice deja conditiile de trafic cu 15 minute inainte, cu o precizie de 89% comparativ cu ceea ce se intampla in realitate.

„Astazi nu numai ca ajuta cetatenii sa vada disponibilitatea locurilor de parcare in timp real, ci pune bazele viitoarelor tehnologii de transport conectate si autonome in Milton Keynes”, spune Nicholson.

Ceea ce pare a fi clar este ca acordarea de lumina verde AI pe drumurile noastre ne-ar putea mentine pe toti inaintand. „Acesta este doar inceputul – nici macar nu am valorificat pe deplin capacitatile si beneficiile AI”, adauga Markus Schlitt, de la Seimens Mobility.

Alaturati-va peste 900.000 de fani viitori, placandu-ne pe  Facebook sau urmariti-ne pe  Twitter  sau  Instagram .

Daca ti-a placut aceasta poveste,  inscrie-te la buletinul informativ saptamanal bbc.com , numit „Daca ai citit doar 6 lucruri in aceasta saptamana”. O selectie selectata de povesti de la BBC Future, Culture, Capital si Travel, livrate in casuta de e-mail in fiecare vineri.