Làm thế nào AI có thể làm cho việc di tản bớt căng thẳng hơn một chút

Hình ảnh: Shutterstock / Built In

Từ những cơn bão khắp vùng đông nam đến cháy rừng ở phía tây, các cuộc di tản do thời tiết khắc nghiệt đang gây ra tình trạng tắc nghẽn giao thông đáng lo ngại ở Hoa Kỳ

Khi chúng ta bước vào đỉnh điểm của mùa bão, đã đến lúc phải suy nghĩ nghiêm túc về việc triển khai AI và các công nghệ đám mây có thể điều chỉnh theo sự thay đổi của mô hình giao thông trong trường hợp khẩn cấp.

Tại sao chúng ta không thể theo kịp giao thông?

Có phải mọi cuộc di tản đều dẫn đến tình trạng ùn tắc giao thông, làm mất kiên nhẫn không? Câu trả lời là vừa không vừa có.

Trong khi các kỹ sư giao thông và nhà quy hoạch đã có kế hoạch sơ tán tại hầu hết các thành phố, thì những người phụ trách hoặc công chúng nói chung khó có thể thực hiện đúng các kế hoạch này — như chúng ta có thể thấy từ tình trạng tắc nghẽn trên các xa lộ của quốc gia vào giờ cao điểm hàng ngày.

Nguyên nhân là do cơ sở hạ tầng lỗi thời, nơi công nghệ giao thông cũ không thể xử lý được những thay đổi đột ngột trong thời gian ngắn, đặc biệt là trong các sự kiện thời tiết khắc nghiệt. Nhưng giờ đây chúng ta có công nghệ có thể làm được điều đó.

AI có thể giảm bớt căng thẳng khi di tản như thế nào?

Các hệ thống AI ngày nay kiểm tra và học hỏi từ các chuyển động giao thông để tối ưu hóa lưu lượng giao thông, ngay cả khi các mô hình giao thông thay đổi đột ngột. Các hệ thống AI này được thiết kế để đánh giá tình hình giao thông bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn , chẳng hạn như cảm biến giao thông và camera.

Sau đó, họ điều phối đèn giao thông của thành phố, cho phép ô tô, xe buýt quá cảnh và xe ứng phó khẩn cấp đi qua các giao lộ một cách trôi chảy, ngay cả trong điều kiện giao thông đông đúc. Các hệ thống thậm chí còn cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về xe buýt quá cảnh nào đang được ưu tiên, đèn xanh trước, cùng với báo cáo hàng ngày về số liệu hiệu suất.

Thêm vào đó, các hệ thống này có chi phí phù hợp với các thành phố vì không cần xây dựng nút giao thông mới hoặc phần cứng cho xe cộ.

Hệ thống dựa trên đám mây cải thiện việc theo dõi phương tiện giao thông công cộng như thế nào

Hệ thống ưu tiên tín hiệu giao thông kiến ​​trúc mở dựa trên đám mây tiên tiến — hoặc hệ thống giảm sự chậm trễ cho xe buýt và các phương tiện giao thông công cộng khác tại các giao lộ — hiện kết hợp quản lý tài sản để nâng cấp công nghệ dữ liệu liên tục và tự động hóa. Điều này tạo ra một hệ thống có khả năng phục vụ toàn bộ một khu vực.

Đám mây loại bỏ nhu cầu về phần cứng phát hiện xe tại các giao lộ. Để quản lý tốt hơn các xe buýt và xe cấp cứu này, các cơ quan thường có thiết bị theo dõi trên mỗi xe của họ để báo cáo với phần mềm điều phối hỗ trợ máy tính và phần mềm định vị xe tự động.

Với vị trí xe được biết đến gần như theo thời gian thực, phần mềm và mạng lưới hiện có thể được sử dụng để thu hẹp khoảng cách giữa xe quá cảnh và tín hiệu thành phố nhằm tạo điều kiện ưu tiên quá cảnh theo cách đáng tin cậy, bền vững và thông minh hơn.

Một cách tiếp cận “Vectorized”

Khả năng theo dõi nâng cao này cho phép cả các cuộc gọi ưu tiên từ khoảng cách xa hơn so với tín hiệu và các cuộc gọi ưu tiên được phối hợp giữa một nhóm tín hiệu. Phương pháp đặt các cuộc gọi ưu tiên đến tín hiệu giao thông này tinh vi hơn và không còn bị giới hạn ở các vị trí điểm cố định.

Không giống như phương pháp tiên tiến hiện nay là ưu tiên các cuộc gọi khi phát hiện xe buýt tại các địa điểm cụ thể và bắt đầu vào thời gian đến được lập trình sẵn, các giải pháp ngày nay sử dụng phương pháp "vector hóa".

Khi hệ thống được thiết lập, tín hiệu giao thông, tuyến xe buýt và trạm dừng xe buýt đều nhận được biểu diễn kỹ thuật số trên vectơ này. Điều này tạo ra một bản đồ không gian địa lý kỹ thuật số , nơi phần mềm có thể theo dõi tiến trình xe buýt dọc theo các tuyến xe buýt. Điều này dẫn đến một hệ thống có thể thực hiện các cuộc gọi quá cảnh một cách năng động bất kể vị trí của nó.

Thay vào đó, hệ thống thực hiện các cuộc gọi ưu tiên chính xác dựa trên thời gian dự kiến ​​đến, đây là cơ sở cho tất cả các cuộc gọi kiểm tra TSP được hỗ trợ bởi tất cả các nhà cung cấp bộ điều khiển tín hiệu. Và do bản chất của thuật toán theo dõi, bất kỳ thay đổi đáng kể nào đối với ETA đều có thể được điều chỉnh. Ví dụ, nếu một xe buýt được dự đoán sẽ bỏ qua một trạm xe buýt nhưng không, hệ thống sẽ phát hiện ra sự thay đổi và điều chỉnh cuộc gọi ưu tiên cho phù hợp.

Đám mây tối đa hóa ổ đĩa liên tục như thế nào

Cổng thông tin web dựa trên đám mây hiển thị vị trí và hoạt động theo thời gian thực của các xe cấp cứu và xe buýt khu vực, bao gồm tuyến đường hiện tại được chỉ định, tốc độ, hướng đi, điểm dừng tiếp theo, hiệu suất đúng giờ và trạng thái ưu tiên của giao thông.

Ngoài dữ liệu xe buýt riêng lẻ, đám mây tích hợp dữ liệu thời gian thực khác để hiển thị, bao gồm trạng thái của các pha tín hiệu giao thông (xanh, vàng, đỏ, v.v.) cho các tín hiệu trong mỗi khu vực quá cảnh. Ngoài ra còn có một cổng thông tin bổ sung báo cáo hiệu suất ưu tiên tín hiệu quá cảnh hàng ngày cho mỗi phương pháp tiếp cận xe buýt của mọi giao lộ thí điểm.

Để cho phép kết nối an toàn và bảo mật với tín hiệu giao thông, mỗi thành phố sẽ nhận được một thiết bị duy nhất — phần cứng bổ sung duy nhất được yêu cầu — đóng vai trò là liên kết quan trọng giữa tín hiệu giao thông của thành phố và nền tảng AI. Nó được thiết kế để quản lý an toàn việc trao đổi thông tin giữa các đèn giao thông.

Các hệ thống TSP dựa trên đám mây này xem xét bức tranh toàn cảnh của một tuyến đường và sử dụng máy học để dự đoán thời điểm tối ưu để bật đèn xanh cho các phương tiện giao thông công cộng. Theo thời gian thực, nó giảm thiểu sự can thiệp của các tuyến đường giao nhau và tối đa hóa khả năng lái xe liên tục.

AI giúp chúng ta an toàn và đúng giờ

Với công nghệ này hiện đang trong tầm tay, các thành phố và đô thị có công nghệ họ cần để đẩy nhanh quá trình xây dựng mạng lưới giao thông thông minh để mang lại lợi ích cho mọi người. Khi ngày càng có nhiều giải pháp như thế này được sử dụng trên khắp đất nước, chúng ta có thể di chuyển mọi người qua các thành phố và cộng đồng một cách an toàn và đúng giờ, ngay cả khi chúng ta phải đối mặt với căng thẳng do phải sơ tán do thời tiết nguy hiểm.