Około dwóch tygodni (!) naszego życia spędzamy stojąc na czerwonych światłach. Ale już wkrótce może to przejść do historii. Sztuczna inteligencja w sygnalizacji świetlnej ma pomóc zoptymalizować przełączanie świateł i przepływ ruchu.
Kto tego nie zna: Jedziesz nocą do domu pustymi ulicami bez ludzi i samochodów i stajesz na czerwonym świetle na równie pustym skrzyżowaniu. Ma się wtedy wrażenie, że zmiana świateł trwa całą wieczność. Kto z nas nie zastanawiał się, czy istnieje lepszy sposób, aby sobie z tym poradzić?
Obecnie wiele sygnalizacji świetlnych nadal obsługuje klasyczny program, standardowy obwód sygnalizacji świetlnej. Niektóre sygnalizatory świetlne są wyposażone w pętlę indukcyjną (lub kamerę), a powiązany sygnalizator świetlny jest włączany do obwodu sygnalizacji świetlnej tylko w razie potrzeby. Ale to programowanie jest dalekie od inteligentnego obwodu.
Chociaż sygnalizację świetlną można już przeprogramować za pomocą systemów sterowania, sztuczna inteligencja (AI) może wykorzystywać logiczne obliczenia, aby spojrzeć w przyszłość i sprawić, że podróże samochodem będą bardziej relaksujące. Na dodatek: Skrócić czas oczekiwania!
Kluczem do optymalizacji przepływu ruchu jest analiza i dostosowanie sterowania sygnalizacją świetlną. Sposób działania można łatwo wyjaśnić:
Sztuczna inteligencja w sygnalizacji świetlnej wykorzystuje czujniki, kamery lub inne urządzenia wykrywające do zbierania informacji o bieżącej sytuacji na drodze. Dane te mogą obejmować liczbę i rodzaj pojazdów, prędkość, kierunek jazdy i natężenie ruchu. Zebrane dane o ruchu drogowym są przesyłane do centralnej jednostki przetwarzającej, gdzie algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane w celu zidentyfikowania wzorców ruchu, ale także trendów ruchu. Na podstawie tych danych dostosowywane są fazy sygnalizacji świetlnej. Może to obejmować wydłużenie lub skrócenie zielonych faz dla niektórych kierunków jazdy lub zwiększenie koordynacji faz sygnalizacji.
Cel jest jasny: Przepływ ruchu ma zostać zoptymalizowany – a to może być obliczane w przyszłości w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że nikt nie będzie stał na czerwonym świetle, gdy nikt nie będzie jechał innymi drogami.
Sztuczna inteligencja w sygnalizacji świetlnej może również komunikować się z pojazdami i innymi użytkownikami dróg (np. za pośrednictwem tzw. komunikacji Car-2-X) w celu wymiany informacji o bieżącej sytuacji na drodze. Dane te mogą być wykorzystywane do dalszej optymalizacji przepływu ruchu i dostarczania pojazdom informacji o zbliżających się fazach sygnalizacji świetlnej lub korkach. Przyniesie to również korzyści w zakresie planowania tras przejazdu.
Komunikacja Car-2-X, nazwana również komunikacją Vehicle-to-Everything (V2X), to bezprzewodowy system komunikacji, który łączy pojazdy, infrastrukturę drogową i innych użytkowników dróg. Komunikacja Car-2-X może być również ważnym elementem sztucznej inteligencji w sygnalizacji świetlnej, jeśli zostanie włączona do sieci. W kompatybilnych pojazdach można na przykład wyświetlić długość fazy czerwonej. Testy przeprowadzono na przykład już wiele lat temu w Berlinie.
Wykorzystując sztuczną inteligencję w sygnalizacji świetlnej i łącząc się z odpowiednimi pojazdami, można uniknąć korków i poprawić płynność ruchu. Inteligentne sterowanie fazami sygnalizacji świetlnej pomaga skrócić niepotrzebny czas stania na skrzyżowaniach. Pozwala to pojazdom poruszać się w ruchu ulicznym szybciej i wydajniej, co z kolei oszczędza czas i paliwo, a tym samym nie tylko chroni środowisko, ale także portfel – klasyczna sytuacja korzystna dla obu stron.
Jedną z największych zalet sztucznej inteligencji w sygnalizacji świetlnej jest zmniejszenie negatywnego wpływu na środowisko. Zoptymalizowany przepływ ruchu i krótsze oczekiwanie na światłach zmniejszają zużycie paliwa. Prowadzi to do obniżenia emisji CO2, a tym samym przyczynia się do ochrony klimatu.
Sztuczna inteligencja w sygnalizacji świetlnej to obiecujące podejście do poprawy sytuacji na drogach w miastach i zmniejszenia negatywnego wpływu na środowisko. W połączeniu z innymi technologiami, takimi jak autonomiczna jazda i inteligentne systemy kierowania ruchem, inteligentna infrastruktura transportowa przyszłości może w decydujący sposób przyczynić się do transformacji mobilności.