Algoritmik ve AI tabanlı trafik yönetimi: Trafik yönetiminin geleceği

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Ocak 27, 2022

Analiz özeti

Küresel nüfus ve araç filosu genişledikçe, ciddi kentsel trafik sıkışıklığı potansiyeli belirmekte ve yapay zeka tabanlı trafik yönetim sistemleri gibi çözümlerin araştırılmasına yol açmaktadır. Bu sistemler, trafik kameraları, yol sensörleri ve cep telefonu verileri gibi çeşitli girdileri kullanarak trafik koşullarını izlemek, trafik ışıklarını sıkışıklığa göre ayarlamak ve kazaları önlemek için yapay zekayı kullanır. Bu tür sistemlerin daha geniş etkileri, azaltılmış trafik süresi, teknoloji sektörlerinde yeni iş fırsatları, gelişmiş veri gizliliği ve daha akıllı şehirlerin gelişimi yoluyla gelişmiş ulusal üretkenliği içerir.

Algoritmik ve yapay zeka tabanlı trafik yönetimi bağlamı

Dünyanın araç filosu, dünyanın hızla artan nüfusuyla birlikte büyürken, olası bir gelecekte aşırı şehir içi trafik sıkışıklığının önüne geçmek için yeni çözümler aranıyor. 2015 yılında dünyadaki tahmini motorlu taşıt sayısı 1.3 milyardı. Bu sayının, büyük ölçüde gelişmekte olan ekonomilerdeki artan refah nedeniyle 2'ta 2040 milyarın üzerine çıkması bekleniyor.

Motorlu araç sayısındaki bu tahmini artış, gelişmiş ve gelişmekte olan dünyada gerçek zamanlı karayolu trafiğini artırabilir. Gerçek zamanlı trafik sıkışıklığını azaltmak veya önlemek için potansiyel bir çözüm, algoritmik ve yapay zeka (AI) tabanlı trafik yönetim sistemleridir. Algoritmik ve yapay zeka tabanlı trafik yönetimi, kırmızı ışıkta geçme, şerit geçişleri, geri sürüş ve şerit işaretleme ihlalleri gibi trafik ihlallerini belirlemeye yardımcı olabilir.

AI tabanlı trafik yönetimi, ağırlıklı olarak trafik kameraları ve yol sensörlerinin kullanımıyla, ancak giderek artan bir şekilde insanların cep telefonlarının ve araç içi bağlantıların kullanımıyla trafik koşullarını izlemek için yapay zeka (AI) kullanan bir sistemdir. Bu trafik girdileri, trafik bilgilerini, yol trafik yoğunluğunu tahmin etmek için algoritmaların kullanıldığı merkezi bir kontrol merkezine gönderir. Alınan bilgilere yanıt olarak sistem, gerçek zamanlı trafik sıkışıklığını gidermek ve trafik kazalarını önlemek için verilen belediyenin trafik ışıklarını değiştirir.

Yıkıcı etki

AI, trafik yönetim sistemlerinin (TMS) uygulanması yoluyla daha iyi trafik yönetimine yol açabilir. Çeşitli teknolojiler, TMS'yi giderek daha yaygın hale getirebilir. Örneğin, 4G ve yaklaşan 5G teknolojileri gibi mobil ağ bağlantı teknolojisi, bu TMS'nin başarılı bir şekilde uygulanmasının temel taşı olarak görülebilir. Başka bir teknoloji, kablosuz bağlantılar yoluyla sınırlı hacimli iletimin gecikme zorluklarını çözebilen uç bilgi işlemdir. 

Kendi kendini süren arabalar ve otobüsler gibi geleceğin akıllı şehir çözümleri ve dronlar aracılığıyla ürün teslimatı, şehirlerdeki trafik koşullarını değiştirebilir. Bu akıllı şehir hizmetleri, şehir sakinlerinin yaşadığı trafik koşullarının iyileştirilmesine potansiyel olarak yardımcı olabilir, çünkü bu ulaşım yenilikleri TMS' ile derinden bütünleşecek ve trafik yasalarına sıkı sıkıya bağlı kalacaktır. 

Trafik izleme için AI çözümlerinin uygulanmasıyla, karayolu trafik koşulları iyileşecek ve önemli polis kaynakları serbest bırakılabilir ve başka yerlere dağıtılabilir. Ayrıca, AI tabanlı trafik yönetim sistemleri, yalnızca trafik koşullarını önemli ölçüde iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda iş ve ekolojik avantajlar da sağlayabilir.

Birkaç şehir, trafiği azaltmak için akıllı trafik yönetim sistemlerini (ITMS) kullanmaya başladı. Örneğin, ABD'deki Pittsburgh, akıllı trafik sinyal kontrol sistemini 50 kavşakta konuşlandırdı ve bu da seyahat sürelerini yüzde 26 ve kavşak bekleme sürelerini yüzde 41 oranında azaltmaya yardımcı oldu. Başka bir örnek, şehri en sıkışık beşinci Çin şehrinden ulusal sıralamada 57. sıraya düşüren Çin'in Hangzhou kentinde akıllı trafik yönetim sistemlerinin konuşlandırılmasıdır.

Algoritmik ve yapay zeka tabanlı trafik yönetiminin sonuçları

Algoritmik ve yapay zeka tabanlı trafik yönetiminin daha geniş etkileri şunları içerebilir:

• Ülke nüfusunun trafikte geçirdiği toplam süre azaltılarak ulusal üretkenlik ölçümleri artırıldı.
• Yüksek kapasiteli eğlence ve turistik yerlerde insan kalabalığını izleme ve yönetme.
• Veri analizi, yazılım geliştirme ve yapay zeka teknolojisinde yeni iş fırsatları sunarken, potansiyel olarak trafik yönetimi ve kontrolünde geleneksel işlerin yerini alıyor.
• Kişisel verilerin daha fazla toplanması ve kullanılması, hükümetleri bireylerin haklarını korumak için daha sıkı veri gizliliği yasaları çıkarmaya sevk eder, bu da daha güvenli bir dijital ortam ve artan kamu güveni ile sonuçlanabilir.
• Yetersiz hizmet alan bölgelerde ulaşıma erişimi iyileştirerek potansiyel olarak sosyo-ekonomik eşitsizlikleri azaltan ulaşım kaynaklarının daha adil bir şekilde dağıtılması.
• Diğer kamu hizmetlerine yönlendirilebilecek iyileştirilmiş verimlilik sayesinde şehirler ve belediyeler için önemli maliyet tasarrufları.
• Trafik sıkışıklığı ve kazalarda azalma, kirliliğe bağlı hastalıkları ve kazalardan kaynaklanan yaralanmaları azaltarak halk sağlığı sonuçlarını iyileştirme.
• Yapay zeka tabanlı trafik yönetim sistemlerinin entegrasyonu, telekomünikasyon, ulaşım ve şehir planlama gibi çeşitli sektörlerde teknolojik ilerlemeleri yönlendirerek daha akıllı, daha bağlantılı şehirlerin gelişmesine yol açabilir.

Dikkate alınması gereken sorular

• Akıllı trafik yönetim sistemlerinin araç emisyonlarını azaltabileceğini düşünüyor musunuz?
• Akıllı trafik yönetim sistemlerini devreye sokmanın potansiyel tehlikeleri nelerdir?