AI revoliucija Ingolštate: studentai kuria naujovišką transporto sistemą

AI revoliucija Ingolštate: studentai kuria naujovišką transporto sistemą

Bavarijos mieste Ingolštate susijungia moksliniai tyrimai, inovacijos ir sveika dozė praktinio pritaikymo: Ingolštato technologijos universiteto (THI) studentų grupė sukūrė hibridinę sistemą, pavadintą „Mini-Schanz“, vadovaujant profesorei Stefanie Schmidtner. Šiuo ambicingu projektu siekiama vizualizuoti ir kontroliuoti eismo srautus mieste naudojant pažangiausias technologijas, įskaitant dirbtinį intelektą (AI). Remiantis studentų projekto rezultatais, „Mini-Schanz“ siūlo realistišką transporto srautų vaizdą ir įtaką.

Kuo ši sistema tokia ypatinga? THI studentai sukūrė 3D spausdintą šešių kvadratinių metrų miesto modelį, ant kurio keturi lubų projektoriai projektuoja imituojamą eismą. Tai leidžia jiems sąveikauti su eismo situacija realiuoju laiku ir nedelsiant imtis veiksmų, tokių kaip kelių uždarymas ar eismo intensyvumo koregavimas. Dirbtinio intelekto valdomo gestų valdymo ir objektų atpažinimo derinys leidžia intuityviai valdyti modelį, kuris idealiai tinka modeliuoti miesto eismo scenarijus.

Miesto eismo iššūkis

Miesto transportas šiuolaikiniams miestams kelia didelių iššūkių. Eismo spūstys, aplinkos tarša ir eismo įvykiai – tai tik dalis problemų, kurias būtina spręsti. Neseniai atlikto tyrimo duomenimis, didžiųjų miestų vairuotojai kasmet spūstyse praleidžia apie 100 valandų. Nors įprasti sprendimai dažnai gali padėti tik ribotai, AI potencialas matomas eismo valdyme. Ši technologija realiu laiku analizuoja didelius duomenų kiekius ir taip optimizuoja eismo srautus, o tai taip pat gali būti svarbu Ingolštatui.

Paimkite, pavyzdžiui, Miuncheną: AI sistema optimizavo šviesoforų perjungimą realiuoju laiku, sumažindama laukimo laiką sankryžose iki 20%. Tokių sėkmių taip pat reikėtų siekti per THI plėtrą. „Mini-Schanz“ tarpdisciplininės komandos dirba su įvairiais moduliais, pradedant duomenų jungtimis ir baigiant mašininio mokymosi programomis.

Žvilgsnis į ateitį

AI palaikomo eismo valdymo pranašumai yra aiškūs: didesnis efektyvumas dėl sutrumpėjusio eismo spūsčių laiko, mažesnės emisijos dėl optimizuoto maršruto planavimo ir didesnis saugumas dėl ankstyvo pavojų aptikimo. Tačiau yra iššūkių, kuriuos reikia įveikti, pavyzdžiui, duomenų apsauga, infrastruktūros reikalavimai ir auditorijos pritarimas. Apklausa parodė, kad 40 % miestų didžiausiu iššūkiu laiko infrastruktūros išlaidas, o 35 % – duomenų saugumą.

THI projektas „Mini-Schanz“ ne tik iliustruoja novatorišką studentų dvasią, bet ir parodo, kad naujosios technologijos gali suteikti svarbių atsakymų į ateities mobilumo klausimus. Tai ne tik atveria kelią išmanesniam miestui, bet ir keičia Bavarijos miesto erdvės supratimą.

Apibendrinant galima teigti, kad tyrimų ir praktinio pritaikymo derinys Ingolštate yra įspūdingas dirbtinio intelekto pažangos transporto srityje pavyzdys. Belieka laukti, kokie tolesni šio įdomaus projekto pokyčiai.

Daugiau apie naujoviškus THI metodus galite sužinoti ataskaitose Dunojaus kurjeris ir Sodas ir peizažas.