A mesterséges intelligencia (AI) a közlekedési ágazatban ösztönzi az innovációkat a járművek és az infrastruktúra jobb és célzottabb használata érdekében. Ez optimalizálhatja a hálózati teljesítményt, támogathatja a forgalom nyomon követését, kezelését és megalapozhatja azokat a megoldásokat amelyek utat nyitnak a jövőbeni mobilitáshoz, különösen a városokban.

Az infrastruktúra-menedzsment és a járművezetés fejlődik. Az eszközök például okostelefonok és a járműben lévő lokalizációs érzékelők széles körű használata által kínált lehetőségeknek köszönhetően a felhasználók és a szolgáltatók közötti információk feldolgozására, összegyűjtésére, cseréjére új technológiát kell létrehozni. Összességében ezek hatalmas adatmennyiségek (Big Data) amely elsődleges forrása az AI közlekedésnek amelyek olyan tevékenységeket tesznek lehetővé mint az önvezetés.

Az automatizálás szintjei

A közlekedés manapság a legfejlettebb és legforradalmasabb AI alkalmazása a járművek automatizálása. Az automatizálás mértékének leírása leggyakrabban használt besorolását az International Society of Automotive Enginieers (SAE) szabványai határozzák meg. Ez hat automatizálási szintet különböztet meg (ide értve a 0. szintet is, ami azt jelenti, hogy nincs automatizálás) az alapján azonosítva, hogy ki (ember, vagy rendszer) melyik időpontban hajtja végre a műveletet.

A mai autók általában SAE 1. és 2. szintű jellemzőkkel vannak felszerelve, melyeket általában fejlett vezetősegítő rendszerként (ADAS) neveznek, például parkolássegítő vagy sebességtartó automatika, adaptív első lámpák és sávtartó segédeszközök. Ezek az eszközök támogatják a járművezetőket a figyelmeztetés és a segítségnyújtás terén ahelyett, hogy helyettesítenék őket a vezetési tevékenységben. Ezeken kívűl néhány járműgyártó olyan részleges automatizálási funkciókkal látja el modelljeit mint például bizonyos körülmények között autópilóta vagy autonóm parkolási rendszer. Ebben az esetben is a járművezetőnek tevékenyen részt kell venni a folyamatban. (SAE 3. szint)

A jövőben a vezető autógyártók, valamint az autóipar újoncai mint a Google várhatóan teljesen automatizált járműveket forgalmaznak majd, melyek képesek lesznek az intelligens működésre, alkalmazkodni a környezetre támaszkodva a valós idejű kamerákra, fényérzékelőkre, távolságmérőre (LiDAR), tájékozódni a digitális térképekről a lokalizációs érzékelők segítségével.

Az infrastruktúra adaptálása

Bár egyesek azzal érvelnek, hogy az EV-k bármilyen külső környezetben képesek lesznek működni, nagyon valószínű, hogy az AI befolyásolja a közlekedési infrastruktúra tervezésének és kezelésének módját is a biztonsági feltételek javítása és a forgalmi viszonyok valós idejű ellenőrzése érdekében.

A jövőbeli mobilitást a járművek széleskörű használata jellemzi. Fontos párbeszédet igényel a rendszer más elemeivel (járművek, gyalogosok, kerékpárosok és az infrastruktúra), hogy eligazodhassanak a vezetési környezetben. Az automatizált járművek (CAV), valamint az intelligens utak közötti párbeszéd is elengedhetetlen. Az intelligens jelzőlámpa példa arra, hogy a járműveknek és az infrastruktúrának együtt kell működnie az általános forgalmi viszonyok és a biztonság javítása érdekében. Hangok, képek, jelzések feldolgozása fontos szerepet kap akár a forgalom akadálytalan működése vagy egy megkülönböztetett jelzéssel haladó jármű akadálytalan haladása végett.

A járművek és az infrastruktúra ilyen technológiai fejlődésével együtt jár az innovatív tranzitszolgáltatások például a tömegközlekedés fejlesztése is. Ha helyesen megtervezik és integrálják a meglevő gyors tömegközlekedéssel, az automatizált járművek nagy előnyökhöz vezethetnek a környezeti, társadalmi és gazdasági fenntarthatóság szempontjából. Mindez elősegítené az erősforrások hatékonyabb és lelkiismeretesebb felhasználását.

Például az önvezető szolgáltató autóknak az lehetne az elsődleges feladatuk, hogy a ritkán lakott területeken ahol a tömegközlekedés is gyér összegyűjti az embereket és elviszi őket azokra a csomópontokra ahol a tömegközlekedés jobban megoldott. Így csökkentve az autók mennyiségét az utakon. Növelhetik a korlátozott képességű vagy vezetői engedély nélküli felhasználók (például idősek vagy fiatalok) potenciális mobilitását.

Az előrejelzések szerint az automatizált rendszerek az árufuvarozásban is nagy szerepet fognak játszani mind városi mind vidéki területeken autonóm haszongépjárművek vagy közúti drónok révén.

Az út előttünk

Valószínű, hogy a közeljövőben a városi közlekedésben néhány radikális változás következik be. A járművek széleskörű elterjedése a városi területeken úttorlódás, az energiafogyasztás és a károsanyag kibocsátás növekedéséhez vezethet. Ezért az utazók számára olyan mobilitási megoldások jönnek létre amelyek nem igénylik a jármű tulajdonjogát, a bérlésen és a közösség többi tagjával való megosztáson alapulnak.

Összefoglalva

Elmondható, hogy gondosan fel kell mérni a mesterséges intelligencia alkalmazások közlekedési rendszerekre gyakorolt lehetséges hatásainak széles spektrumát a mobilitással kapcsolatos változásokkal szemben.

A városoknak kettős megközelítéssel kell készülniük ezekre a változásokra. Egyrészről rövidtávon befektethetnének a piacon elérhetővé váló technológiai újításokba és integrálhatnák azokat a meglévő rendszerekbe. Ez a folyamat egyébként már elindult azzal, hogy intelligens közlekedési lámpákat telepítenek. Ezek az eszközök képesek a piros zöld ciklus önszabályozására a kereszteződésekhez közeledő forgalomáramlásoknak megfelelően. Másrészről a városoknak hosszútávú jövőbeli mobilitást kell megtervezniük olyan jövőképpel amelyben szerepet kap az innováció, a jármű-infrastruktúra és a emberek-járművek kapcsolata.

A városoknak meg kell tervezniük a zökkenőmentes átmenetet a jövő felé amely gazdaságilag fenntartható és nem okoz társadalmi megosztottságot.

Ez a mobilitási rendszerek újragondolását jelenti, ideértve a tömegközlekedési szolgáltatásokat, az infrastruktúra fenntartását, a logisztikát, a viteldíjakat és a szabályozási rendszert. Be kell fektetni az emberek fejlesztésébe, képzésébe annak érdekében, hogy képesek legyenek irányítani és elemezni ezeket az új folyamatokat.

forrás: thenextweb.com