Sztuczna inteligencja w transporcie publicznym

20 maja 2021 r.

Sztuczna inteligencja w transporcie publicznym

Sztuczna inteligencja stała się ważnym tematem zarówno w branży IT, jak i w transporcie publicznym. Jakie są jednak obecne możliwości tej technologii?

Gdzie się ją stosuje? Czy sztuczna inteligencja jest na tyle zaawansowana, by zapewnić operatorom realne korzyści i sprawić, by podróż była przyjemniejsza dla pasażerów? Musimy zadać sobie pytanie, czy wdrożenie rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji przynosi rzeczywiste korzyści dla transportu publicznego. Czy sztuczna inteligencja to technologia przyszłości?

W ciągu ostatnich kilku lat nastąpił znaczny rozwój w dziedzinie technologii czujników. Obecnie czujniki wyposażone są w wydajne i niezawodne procesory, które są na tyle małe, że umożliwiają przeprowadzanie złożonych procesów obliczeniowych, takich jak uczenie maszynowe, w niewielkiej przestrzeni. Nowoczesne czujniki oparte na sztucznej inteligencji pozyskują znacznie szerszy zakres danych z obrazu otoczenia niż czujniki konwencjonalne. Łączą one i przetwarzają dane bezpośrednio na informacje, które można wykorzystać w czasie rzeczywistym – przy jednoczesnym przestrzeganiu wytycznych dotyczących ochrony danych osobowych.

Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, operatorzy transportu publicznego muszą osiągnąć większą wydajność przy jednoczesnym podniesieniu komfortu i bezpieczeństwa pasażerów. W przeciwnym razie nie byłoby to do przyjęcia. Dotyczy to również nowej generacji sztucznej inteligencji. Powstaje zatem pytanie: czy sztuczna inteligencja zapewnia wystarczającą wartość dodaną w transporcie publicznym, aby uzasadnić jej zastosowanie? Krótka odpowiedź brzmi: tak. Systemy te, zdolne do uczenia się, zostały bowiem opracowane właśnie w tym celu.

Zalety czujników z funkcją uczenia się

Obsługa klienta stanowi jedno z największych wyzwań w transporcie publicznym. Od wielu lat kwestia komfortu podróży zajmuje pierwsze miejsce w ankietach przeprowadzonych wśród pasażerów – chodzi tu o jak najmniejsze zatłoczenie w pojeździe. Operatorzy transportowi nieustannie stają przed zadaniem znalezienia równowagi między optymalnym wykorzystaniem pojemności a jak największym komfortem pasażerów. Co więcej, w czasie pandemii niezbędne jest kierowanie przepływem pasażerów oraz promowanie zachowania dystansu społecznego. Jest to możliwe tylko wtedy, gdy funkcjonuje system kierowania pasażerami. Zapobiega on również tworzeniu się zatorów przy drzwiach. W tym celu niezbędne są informacje w czasie rzeczywistym. Gdzie w pojeździe jest miejsce dla ilu pasażerów? Aby to ustalić, technologia czujników oparta na sztucznej inteligencji wykorzystuje informacje wizualne z różnych kątów. Algorytmy uczące się obliczają następnie odległości między pasażerami. W przypadku osiągnięcia wartości progowej pasażerowie są automatycznie informowani.

Kolejną delikatną kwestią są czasy postoju. Duża liczba pasażerów utrudnia sprawne wsiadanie i wysiadanie. Komunikaty na przystankach, np. „Proszę wsiadać wszystkimi drzwiami”, nie są zbyt przyjazne dla pasażerów. Czekający pasażerowie wolą wiedzieć z wyprzedzeniem, gdzie są wolne miejsca, jeszcze przed przyjazdem pojazdów. Do określenia takich wskaźników pojemności potrzebne są dynamiczne informacje w czasie rzeczywistym. Nowa generacja sztucznej inteligencji posiada tę zdolność. Adaptacyjne czujniki rozpoznają, gdzie na krótko przed przystankiem następuje napływ pasażerów w kierunku drzwi. Czujniki obliczają, ile miejsc jest wolnych, i przekazują tę informację bezpośrednio tam, gdzie jest ona potrzebna: na wyświetlacze na przystankach autobusowych i tramwajowych, na perony oraz na drzwi pojazdu. Dzięki temu pasażerowie mogą z wyprzedzeniem sprawdzić, gdzie są wolne miejsca, co daje im wystarczająco dużo czasu, aby udać się do odpowiednich drzwi.

Informacje o dostępności miejsc w pojeździe mogą być przekazywane pasażerom w czasie rzeczywistym, np. za pośrednictwem aplikacji. Dzięki nowoczesnej sztucznej inteligencji możliwe jest tworzenie nowych produktów, takich jak szybkie rezerwacje, w połączeniu z systemami rezerwacyjnymi i różnymi klasami komfortu. Transport dalekobieżny odniósłby również znaczne korzyści dzięki zoptymalizowanym procedurom wsiadania i wysiadania – opartym na informacjach z pociągu przekazywanych w czasie rzeczywistym i wyświetlanych na peronie oraz w wagonach.

Dynamiczne rozpoznawanie wzorów lub obiektów wewnątrz pojazdu dostarcza wielu dodatkowych, przydatnych informacji, które pozwalają poprawić komfort pasażerów. Czujniki uczą się wykrywać przedmioty pozostawione na półce bagażowej oraz odróżniać wolne miejsca od zajętych. Rozpoznają graffiti i ślady wandalizmu, a także potrafią odróżnić zabrudzenia od śmieci i elementów odzieży. Mogą również informować pasażerów o wolnych miejscach na rowery, wózki dziecięce lub wózki inwalidzkie. Czujniki adaptacyjne wykrywają nawet sytuacje zagrożenia zdrowia lub inne niebezpieczeństwa. Ktoś może leżeć nieprzytomny na podłodze lub pasażer zachowuje się nietypowo. System powiadamia kierowcę i centrum kontroli, aby wezwać pomoc medyczną lub ochronę.

Sztuczna inteligencja służy nie tylko poprawie komfortu pasażerów. Ułatwia ona również pracę kierowcy, wspiera personel przy rutynowych kontrolach i liczeniu pasażerów oraz pomaga ekipie sprzątającej na pętli, dostarczając jednocześnie kluczowe informacje w czasie rzeczywistym do planistów i dyspozytorów w centrum kontroli.

Sposób działania, bezpieczeństwo eksploatacji, ochrona danych

Inteligentne czujniki zainstalowane w pojazdach stanowią serce systemów sztucznej inteligencji. Czujniki te wykorzystują kamery pokładowe i mają dostęp do najświeższych obrazów przedstawiających aktualną sytuację. Obrazy są rozkładane na różne warstwy i poddawane analizie. Poszczególne dane obrazowe, takie jak kształty i kolory, są filtrowane warstwa po warstwie, rozpoznawane są wzorce, a ruchy pasażerów są obliczane. Dane osobowe nie są gromadzone. Szczegółowe informacje, takie jak kolor włosów, płeć, wiek, ubiór czy waga, mają niewielką wartość lub nie mają jej wcale dla optymalizacji działania systemu. Wyodrębnianie tych danych z obrazów wymaga znacznej mocy obliczeniowej i pamięci. Głównym celem nie jest rozpoznawanie osób, ale raczej obiektów. Pasażerowie są w zasadzie obiektami, które przychodzą i odchodzą, siadają lub poruszają się.

Same czujniki są zamkniętymi urządzeniami, bez dostępu z zewnątrz. Procesor sztucznej inteligencji, umieszczony wewnątrz pojazdów, bezpośrednio przetwarza obrazy. Z pojazdu nie są pobierane żadne zdjęcia ani obrazy, a jedynie zaszyfrowane metadane, wykorzystywane na wyświetlaczach i innych urządzeniach końcowych. Gwarantuje to, że osoby korzystające z tych informacji dysponują aktualnymi danymi operacyjnymi. Może to również uruchamiać automatyczne komunikaty przez głośniki, np. dotyczące noszenia osłon na usta i nos lub przestrzegania zasad dystansu społecznego – gdy czujniki rozpoznają aktualną potrzebę takich działań. Narzędzia planistyczne w centrum kontroli mogą być rozszerzane lub uzupełniane danymi z czujników AI. Możliwe jest przeprowadzanie ocen przepustowości, skracanie czasu reakcji na awarie pojazdów oraz aktualizowanie baz danych.

Kolejnym zastosowaniem sztucznej inteligencji opartej na kamerach jest wizualny monitoring w kierunku jazdy. Czujniki monitorują obszar przed pojazdem w celu wykrycia potencjalnych źródeł zagrożenia. Technologia ta jest stosowana przede wszystkim w pociągach, dla których zwierzęta, nisko wiszące gałęzie lub przedmioty na torach mogą stanowić poważne zagrożenie. Ostrzeżenia są natychmiast przekazywane do pociągu jadącego za nim.

Elementy współczesnej sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w pojazdach już od pewnego czasu – na przykład w postaci czujników APCs (automatycznego liczenia pasażerów) montowanych nad drzwiami w celu określenia liczby osób wsiadających i wysiadających. Uczą się one rozróżniać piłkę, psa i człowieka w czapce. Ta sztuczna inteligencja potrafi jedynie liczyć, dostarczając dane dwuwymiarowe, takie jak liczba osób w określonym przedziale czasowym. Nie jest w stanie rejestrować dynamiki sytuacji w przedziale pasażerskim podczas podróży.

Obecna generacja sztucznej inteligencji idzie już o krok dalej. Potrafi wykrywać ruch obiektów, takich jak ludzie, w stosunku do innych obiektów, np. siedzeń, lub stwierdzić, czy brakuje gaśnicy. Ta sztuczna inteligencja myśli trójwymiarowo. Oczekuje się, że następna generacja sztucznej inteligencji będzie w stanie formułować prognozy, tj. komunikaty oparte na aktualnej sytuacji. Taki czterowymiarowy system czujników wykrywa np., że w całkowicie zatłoczonym autobusie pasażerowie omijają określony obszar. Może to wynikać z nieprzyjemnego rozlania lub zabrudzenia. Informacja ta jest ważna zarówno dla kierowcy, jak i dla personelu sprzątającego. Przewidywalność jest również decydującym czynnikiem przy planowaniu – inteligentne czujniki dostarczają informacji w czasie rzeczywistym.

Wnioski

W transporcie publicznym sztuczna inteligencja to nie tylko technologia przyszłości, ale już teraźniejszości. Dostarcza ona informacji w czasie rzeczywistym oraz rozwiązań, które ułatwiają funkcjonowanie wszystkim zaangażowanym podmiotom, a także znacznie podnoszą komfort i bezpieczeństwo pasażerów. Obecnie termin „AI” w transporcie publicznym odnosi się nie tylko do sztucznej inteligencji, ale także do zintegrowanej obsługi klienta.

Podsumowanie:

Sztuczna inteligencja w transporcie publicznym oferuje operatorom liczne możliwości optymalizacji, jednocześnie zwiększając komfort i bezpieczeństwo pasażerów. Sercem systemów sztucznej inteligencji zainstalowanych w pojazdach są czujniki zdolne do uczenia się, które dostarczają niezbędnych informacji (wizualnych). Obecnie procesory wbudowane w czujniki są tak małe, wydajne i niezawodne, że nawet skomplikowane obliczenia można przeprowadzać w najbardziej ograniczonej przestrzeni. Dzięki sztucznej inteligencji kamery stają się czujnikami.