Võtmed kaasavõtmiseks
- AI võib aidata muuta koolibussi marsruute tõhusamaks ja leevendada juhtide puuduse tagajärgi.
- Teadlased töötasid välja algoritmi, et leida Bostoni avaliku kooli bussidele kõige kuluefektiivsemad marsruudid.
-
Ettevõtted nagu Uber või Lyft kasutavad teedel olevate autode arvu ja marsruutide optimeerimiseks tehisintellekti süsteeme.
Koolibussijuhtidest on tänapäeval puudus, kuid tehisintellektil põhinev tarkvara võib aidata.
MIT-i teadlased on välja töötanud algoritmi, et tuvastada kõige tõhusamad ja kulutõhusamad marsruudid Bostoni avaliku kooli 650 bussiga pargi jaoks; muu tarkvara võimaldab koolipiirkondadel koostada paindlikke peale- ja äraandmisgraafikuid. See on osa kasvavatest jõupingutustest tehisintellekti (AI) kasutamisel, et inimestele kiiremini kohti leida.
"Mängu nimi on optimeerimine," ütles virtuaalne tehnoloogiajuht Vaclav Vincalek Lifewire'ile e-posti intervjuus. "Teil on vaja süsteemi, mis suudab end liiklusolude alusel reaalajas reguleerida, et foorid saaksid voolu parandada ja soodustada ühistransporti, sealhulgas koolibusse."
Laste kiiremini kooli viimine
Bostoni avalike koolide töötajatel kulus bussiliinide ehitamiseks nädalaid, kuid MIT-i lahendus koostab marsruudid umbes 30 minutiga.
MIT-i teadlased kasutasid Google Mapsi andmeid, et analüüsida liiklusmustreid hommikuse ja pärastlõunase tipptunni ajal. Nad kasutasid kaardistamistarkvara ja optimeerimistehnikaid, et töötada välja algoritm, mis vähendaks bussiliinide arvu, seadistaks ümber bussipeatused, suurendaks iga bussiga sõitvate õpilaste arvu ja lühendaks tühjade busside teelolekuaega.
Mängu nimi on optimeerimine.
Nad leidsid ka, et mõned õpilased vajavad ratastoolisõbralikke busse ja teised koju järele.
„See räägib optimeerimise ja suurte andmekogumite võimsusest,” ütles MIT-i professor Dimitris Bertsimas pressiteates.
Teist programmi nimega TravelTracker kasutavad koolid paremate marsruutide planeerimiseks. See automatiseerib bussiliinide loomise protsessi ning annab vanematele ja töötajatele teada, kui bussid hilinevad. Põhja-California Del Norte ühendatud koolipiirkonna transpordidirektor Derrick Campbell ütles, et tarkvara muudab bussiliinid võimalikult turvaliseks ja tõhusaks.
AI hõlbustab liiklust
Koolibussid ei ole ainsad sõidukid, mis tänu tehisintellektile kiiremini kohti saavad.
Saksamaal töötavad teadlased mudeli kallal, mis kiirendaks jalakäijate ristmikke kuni 15 protsenti. Süsteem kasutab LiDAR-andureid ja AI-d, et mõõta jalakäija ristmiku ületamise kiirust, tagades, et jalakäijat ei jäetaks valguse muutudes ülekäiguraja keskele.
Ettevõtted nagu Uber või Lyft kasutavad juba süsteeme, et optimeerida teedel olevate autode arvu ja marsruute, märkis Vincalek. Kuid üks suuremaid eeliseid on see, kuidas tehisintellekti liikluskontroll võib isegi elusid päästa.
"Oletame, et tehisintellekti kaudu teeb reaalajas navigatsioonisüsteem tugeval vihmasel päeval marsruudiotsuse, mille tulemuseks on vähem reisiaega, ummikuid, õnnetuste tõenäosus ja lõppkokkuvõttes kõrgem elukvaliteet," Stevens Tehnoloogiainstituut AI ja transpordiekspert Yeganeh Hayeri rääkis Lifewire'ile meiliintervjuus. "Sellisel juhul võime öelda, et AI-le suunatud otsuste tegemine on alistanud inimese lühinägelikkuse, mille tulemuseks on parem liikuvus ja juurdepääsetavus."
Ka transpordifirma KeepTruckin tootejuht Jai Ranganathan toetas meiliintervjuus ideed, et tehisintellekt võib teid ohutumaks muuta. KeepTruckin toodab AI armatuurkaameraid, mis suudavad jälgida eesolevat teed ja juhi käitumist, pakkudes reaalajas hoiatusi, mis parandavad ohutust. Tehisintellekt võib ka automaatselt jälgida juhtide juhendamist, et aja jooksul nende ohutusrekordit parandada.
AI võib paari kahetsusväärse statistika korrigeerimisel palju teha. Esiteks kasvas 2021. aasta üheksa kuu surmajuhtumite arv 1,36 surmani 100 miljoni läbitud sõidukimiili kohta. Peale selle vastutavad veoautojuhid 72 protsendi kõigist meie tarbitavatest kaupadest ja 74 protsenti kõigist surmaga lõppenud sõiduautojuhtumitest hõlmavad suurt veokit.
„Selle tulemusel saavad meie kliendid oma õnnetuste arvu keskmiselt 36% vähendada,” ütles Ranganathan.
Teisintellekti teine kasutusviis transpordis on ennustav hooldus, ütles Ranganathan.
„Mõelge kordadele, kui olete näinud oma autos vilkuma „kontrolli mootorit“või andnud märku, kui peate õli vahetama,“lisas ta. AI kasutamine ennustava hooldustarkvarana potentsiaalsete rikete ja plaaniliste remonditööde hindamiseks pikendab teie sõiduki eluiga ja vähendab kasutuskulusid.”
