ИИ в транспорте: Переосмысление систем метрополитена

Системы метро - это сердце городского общественного транспорта, которое ежедневно перевозит миллионы пассажиров. В таких городах, как Нью-Йорк и Токио, ежедневно в метро ездят более 3 и 6 миллионов человек. По мере роста городов системы метро становятся все более эффективными, безопасными и приятными для пассажиров. 

Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ), который преобразует все - от покупки билетов до обслуживания поездов. В этой статье мы прокатимся по системе метро, посмотрим, как искусственный интеллект улучшает каждый этап поездки, и узнаем о скрытых технологиях ИИ, которые обеспечивают бесперебойную работу. 

ИИ в общественном транспорте начинается с оплаты проезда

Обычно поездка в метро начинается со стояния в очереди, покупки билета и прохождения через турникеты. ИИ активно оптимизирует этот процесс, делая его более быстрым и удобным для пассажиров. Например, технология распознавания лиц может быть использована в системах продажи билетов в метро. В оживленных городах пассажиры могут получать доступ к услугам без физических билетов или смарт-карт. Вместо этого их лица сканируются в точках входа, что обеспечивает беспрепятственный доступ. В 2019 году Пекин внедрил систему распознавания лиц, чтобы справиться с переполненностью метро и сократить длинные очереди в часы пик.

‍

Бесшовная интеграция искусственного интеллекта облегчает ежедневные поездки и приносит пользу миллионам пассажиров каждый день. Системы продажи билетов на основе ИИ не только улучшают качество обслуживания пассажиров, но и повышают уровень безопасности. Анализируя данные лица, система гарантирует, что на станцию войдут только авторизованные пассажиры. ИИ может быстро проверить личность, предотвратить несанкционированный доступ и выявить потенциальные угрозы. Это позволяет ускорить процесс входа, повысить уровень безопасности и сократить количество случаев безбилетного проезда.

Навигация по линиям метро с помощью искусственного интеллекта

Войдя в метро, можно запутаться, особенно в часы пик. Навигационные системы на основе искусственного интеллекта могут облегчить передвижение по метро, предлагая пассажирам рекомендации в режиме реального времени. Эти системы используют алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных из таких источников, как GPS, датчики и камеры, чтобы найти оптимальные маршруты и предоставить точные и актуальные указания. Пассажиры могут использовать мобильные приложения, подобные Google Maps, для получения пошаговых инструкций в пределах станции, чтобы быстро найти платформы, выходы и удобства. Навигация на основе искусственного интеллекта позволяет сэкономить время и снизить стресс.

Помимо навигации, данные с камер и компьютерного зрения в метро можно использовать для мониторинга плотности толпы в режиме реального времени. Камеры по всей станции могут подсчитывать количество пассажиров в определенных зонах, чтобы выявить потенциальные узкие места и переполненные участки. Эти данные помогают транспортным службам принимать упреждающие меры, например, регулировать частоту движения поездов или направлять персонал для регулирования толпы. В Дубае искусственный интеллект был экспериментально использован для снижения загруженности дорог на 40-60 % и сокращения времени ожидания до 30 минут в часы пик и во время массовых мероприятий.

‍

Посадка и поездка на метро с искусственным интеллектом

Когда пассажиры садятся в поезд, искусственный интеллект может различными способами улучшить их впечатления от поездки. Давайте разберемся в некоторых из них:

• Доступность поддержка: Методы компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, позволяют идентифицировать инвалидов-колясочников и направлять их в наиболее доступную часть поезда. Процесс закрытия дверей также может быть изменен, чтобы дать этим пассажирам дополнительное время для безопасной посадки.
  ‍
• Индивидуальные объявления и реклама: ИИ можно использовать для настройки объявлений и рекламы для пассажиров в зависимости от того, кто и в какое время находится в поезде.
  ‍
• Проверка пустого поезда: На последней станции сети метро можно использовать компьютерное зрение для проверки "пустого поезда", чтобы убедиться, что на борту не осталось пассажиров.
  ‍
• Управление брошенным багажом: Если багаж оставлен, компьютерное зрение может обнаружить это и отобразить предметы на экранах платформы. Пассажиры могут легко забрать свои вещи. 

Сами поезда метро также могут быть оснащены искусственным интеллектом. Полностью автономные поезда могут безопасно работать без людей. Эти поезда с искусственным интеллектом используют передовые алгоритмы для принятия решений в режиме реального времени и датчики для обнаружения препятствий и безопасного движения. Поезда метро, управляемые искусственным интеллектом, сокращают расходы на персонал, обеспечивают большую гибкость, позволяя перевозить больше пассажиров с более высоким качеством обслуживания, могут более стабильно приходить вовремя, а также оптимизируют разгон и торможение для снижения энергопотребления. Например, проект Honolulu Rail Transit - это первая полностью автономная система в США. Ожидается, что эта система позволит сократить количество пробок и выбросов в атмосферу, устранив около 40 000 автомобильных поездок в день. 

‍

Использование искусственного интеллекта для наблюдения за пассажирами, выходящими из станции метро

Мониторинг количества людей, выходящих через разные станции, также важен для эффективного управления потоками в метро. ИИ-модели, такие как Ultralytics YOLOv8, играют ключевую роль в этом процессе. YOLOv8 также поддерживает функцию отслеживания объектов и может использоваться для идентификации и слежения за несколькими объектами в режиме реального времени, что делает ее идеальной для загруженных систем метро. Анализируя видеозаписи с камер, расположенных на станциях, YOLOv8 может подсчитывать количество выходящих пассажиров, отслеживать их перемещения и выявлять закономерности заторов.

Помимо выходов из метро, ИИ можно интегрировать в решения по обеспечению связи на последней миле. Станции совместного использования велосипедов, сервисы по доставке пассажиров и маршрутные такси с поддержкой ИИ могут облегчить пассажирам выход со станции. Анализируя данные в режиме реального времени, ИИ может предсказать спрос и время, когда эти услуги будут доступны. Эта технология также может предложить оптимальные маршруты и виды транспорта, основываясь на текущих дорожных условиях и индивидуальных предпочтениях. В результате пассажиры могут быстро получить доступ к наиболее подходящим вариантам транспорта при выходе со станции, что сокращает время ожидания и делает их поездку более удобной.

ИИ за кулисами: Обслуживание путей метро

Будучи пассажирами, мы часто не замечаем сложных процессов, происходящих за нашими поездками в метро. ИИ играет решающую роль за кулисами, особенно при осмотре и обслуживании путей. Системы, подобные порталу Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP), демонстрируют этот подход, основанный на искусственном интеллекте. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, RIP за считанные секунды захватывает и анализирует 360-градусные изображения каждого вагона поезда, даже на скорости свыше 125 миль в час. Эти системы искусственного интеллекта на основе краевых технологий обнаруживают проблемы и предупреждают железнодорожный персонал о необходимости технического обслуживания в течение 60 секунд. Постоянный мониторинг позволяет оперативно выявлять и устранять потенциальные проблемы.

Управление энергопотреблением и оптимизация - это еще несколько вариантов применения ИИ в метро, о которых мало кто знает. Например, в метро Мадрида используется система на основе ИИ, позволяющая снизить затраты на электроэнергию для вентиляции на 25 % и сократить выбросы CO2 на 1 800 тонн в год. Система, управляющая 891 вентилятором, которые ежегодно потребляют до 80 гигаватт-часов энергии, использует алгоритм оптимизации, вдохновленный кормовым поведением пчелиных колоний. Этот алгоритм анализирует огромное количество данных, учитывая такие факторы, как температура воздуха, архитектура станции, частота движения поездов, пассажиропоток и цены на электроэнергию. Он использует как исторические, так и смоделированные данные для прогнозирования и достижения оптимального баланса для каждой станции, улучшая его со временем с помощью машинного обучения.

‍

Плюсы и минусы искусственного интеллекта в общественном транспорте

Интеграция искусственного интеллекта в системы метрополитена принесла множество преимуществ. Например, он повышает эффективность, помогая метрополитенам соблюдать графики, сокращать задержки и оптимизировать работу для более плавного обслуживания. Безопасность также повышается благодаря постоянному мониторингу, а предиктивное обслуживание помогает предотвратить аварии и неисправности.

Однако внедрение ИИ в системы метрополитена сопряжено с определенными трудностями, такими как:

• Проблемы конфиденциальности данных: Сбор и использование данных о пассажирах вызывает серьезные проблемы, связанные с конфиденциальностью, которые необходимо тщательно контролировать, чтобы защитить индивидуальные права на частную жизнь.
  ‍
• Интеграция с существующей инфраструктурой: Интеграция систем искусственного интеллекта в существующую инфраструктуру метрополитена может быть сложной и потребовать внесения изменений.
  ‍
• Высокие затраты на внедрение: Первоначальные затраты на внедрение технологии ИИ могут быть высокими, что может стать препятствием для некоторых систем метрополитена.
  ‍
• Потребность в квалифицированных специалистах: Для успешного внедрения и обслуживания систем ИИ требуются высококвалифицированные специалисты, и это может стать проблемой с точки зрения ресурсов.

Несмотря на эти проблемы, преимущества делают ИИ преобразующей силой в современных городских транспортных системах, таких как метрополитены. Потенциал для повышения эффективности, безопасности и удобства пассажиров объясняет, почему сообщество ИИ активно работает над преодолением этих препятствий, чтобы в полной мере реализовать преимущества, которые дает ИИ. Поэтому, когда вы в следующий раз поедете в метро, следите за инновациями ИИ, которые станут частью вашей поездки.

Будущее искусственного интеллекта в транспорте

Начиная с входа на станцию и заканчивая навигацией, поездкой и выходом из метро, ИИ преобразует всю поездку. Он оптимизирует работу, повышает безопасность и обеспечивает бесперебойную работу с пассажирами. Улучшая обслуживание путей и управление энергопотреблением, ИИ гарантирует эффективность и экономичность систем метро. Несмотря на такие сложности, как затраты на внедрение и проблемы с конфиденциальностью данных, преимущества ИИ в городских транспортных системах, таких как метрополитен, неоспоримы. По мере роста городов ИИ будет играть все более важную роль в обеспечении более разумного, безопасного и эффективного движения в метро.

Оставайтесь с нашим сообществом и продолжайте узнавать об искусственном интеллекте! Загляните в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы можем использовать ИИ для создания инновационных решений в различных отраслях, таких как сельское хозяйство и производство. 🚀