NSW Transport ve Cisco, toplu taşımadaki tıkanıklığı hafifletmek için yapay zeka ve IoT denemeleri yapacak

Sidney ve Newcastle'daki çeşitli otobüsler, feribotlar ve hafif raylı sistem hizmetleri, bu hizmetlerin gerçek zamanlı bir görünümünün güvenilirlik, gelecekteki ağ kararları ve onarım çalışmaları için iyileştirmeye nasıl rehberlik edebileceğini araştırmak için kullanılacak.

Yeni Güney Galler hükümeti, Sidney ve Newcastle'da toplu taşımanın güvenilirliğini artırmak için yapay zeka, IoT ve uç bilgi işlem teknolojisinin kullanımını denemek için Cisco ile işbirliği yaptı.

Denemenin bir parçası olarak, Transport for NSW (TfNSW), fiziksel nesnelerin "sayısallaştırılmasını" ve sensörler aracılığıyla taşınan ağa bağlanmasını sağlamak için IoT'yi kullanırken, daha hızlı karar vermeyi sağlamak için bağlı nesnelerden gerçek zamanlı veri almak için uç bilgi işlemden yararlanılacak. Bu arada yapay zeka, verilerin anlaşılmasına ve sürecin otomatikleştirilmesine yardımcı olmak için kullanılacak.

Eyalet hükümeti, teknolojilerin her iki şehirde de çeşitli otobüs, feribot ve hafif raylı araçlara bağlanacağını söyledi.

Ulaştırma ve Yollar Bakanı Rob Stokes, "Araç arzı, müşteri talebi ve performansının gerçek zamanlı bir görünümünün gelecekteki ağ kararlarına nasıl rehberlik edebileceğini araştırmak ve onarım çalışmalarının nerede gerekli olduğunu belirlemek için yol koşullarını izlemek için Cisco ile ortaklık kurduk" dedi.  

"Gerçek zamanlı verileri yakalamak ve yüksek riskli olayları belirlemek için Central Station yakınlarındaki Pitt St'de yapay zeka, Wi-Fi ve uç bilgi işlem kullanıyoruz.

"COVID-19 kısıtlamaları hafiflemeye devam ederken, daha fazla taşıt ve yaya Sidney'in en işlek ulaşım merkezlerine geri döndükçe, araç hareketlerini yakından takip edebileceğiz."

Eyalet hükümeti, yakalanan verilerin varlıkları izlemek ve müşteri yolculuklarının rahatlığını gerçek zamanlı olarak anlamak için de kullanılacağını sözlerine ekledi.

Cisco Avustralya ve Yeni Zelanda ulaştırma ve altyapı genel müdürü Simon Young'a göre, TfNSW, şirketin AI sistemini deneyen dünyadaki tek ajans.

"Bu denemeler, Cisco ve Transport for NSW arasındaki ortaklığın, taşımacılık kurumlarının karşılaştığı en acil ve zorlu sorunlardan bazılarını çözmek için teknolojiyi birlikte yenilik yapma ve kullanma gücünü temsil ediyor" dedi.

Bununla birlikte, bu denemeler, TfNSW'nin yapay zeka ve veri analitiğinden ilk kez yararlanması olmayacak. Eylül ayında ajans, ulusal, eyalet ve yerel yönetimlerin yol güvenliği performanslarını yönetmelerine yardımcı olmak için tahmine dayalı algoritmalar geliştirmek için yapay zekayı kullandığını söyledi.  

TfNSW, ham yol verilerini çıkarmak için daha hızlı ve daha otomatik bir yöntem geliştirmek için iMove Kooperatif Araştırma Merkezi (CRC), Sidney Teknoloji Üniversitesi, Uluslararası Yol Değerlendirme Programı (iRAP) ve jeo-uzamsal veri firması Anditi ile birlikte çalıştı.

Hızlandırılmış ve akıllı yol değerlendirme programı veri toplama (AiRAP) projesi olarak adlandırılan girişimin bir parçası olarak grup, TomTom'un MN-R yeni nesil harita verilerinin yanı sıra Lidar verileri için çıkarma teknikleri ve makine öğrenimini kullanarak 20.000 km'lik NSW yolları için kullanılabilir veriler sunmayı planlıyor. Metodolojileri kanıtlamak için yerel, eyalet ve ulusal otoyol yollarından oluşan bir örnek üzerinde pilot değerlendirmeler de yapılacaktır.

Geçen yılın sonunda TfNSW , potansiyel olarak tehlikeli kavşakları işaretlemek ve trafik kazalarını azaltmak için veri ve makine öğrenimini kullanan bir kavram kanıtı geliştirmek için Microsoft ile ortaklık kurdu.

Kavram kanıtının bir parçası olarak, Transport for NSW, potansiyel olarak riskli beş kavşağı ortaya çıkarmak için Wollongong'da bir deneme yaptı. Databricks ve Azure'ın verileri düzenlemek, almak ve yorumlamak için kullanılmasından önce 10 aylık bir süre içinde bir milyardan fazla veri satırı oluşturan 50 araç içeriyordu.

Telematik verileri, kavşaktan hemen önce hızı, sert frenlemeyi, sert hızlanmayı ve yanal hareketi belirlemek için kullanıldı. Daha sonra mevcut kaza soruşturması verilerinin modelleriyle karşılaştırıldı.

Duruşmadan bu yana, beş kavşaktan ikisinin değiştirilmesi planlandı.