Toyota Mobility Foundation razem z partnerami publicznymi i prywatnymi uruchomiła nowy projekt, w którym zaawansowana analityka danych przy użyciu sztucznej inteligencji i technologii uczenia się maszyn posłuży do zmniejszenia zatorów na jednej z głównych ulic Bangkoku, stolicy Tajlandii.
Toyota Mobility Foundation (TMF) podjęła współpracę z Ministerstwem Transportu Tajlandii, władzami Bangkoku, policją metropolitalną, uniwersytetem Chulalongkorn i firmą Grab Taxi Thailand, by wspólnie budować nowy system, który usprawni ruch na ulicy Ramy Czwartego, jednej z głównych arterii miasta. Projekt funkcjonujący pod nazwą Rama4 Model to rozszerzenie zakończonego powodzeniem programu Sathorn Road Model, prowadzonego przez TMF w latach 2015-2017. Zastosowano w nim wiele różnych metod, w tym optymalizację sygnalizacji świetlnej, wprowadzenie nowych usług transportu wahadłowego, elastyczne godziny pracy w biurach w stolicy czy parkingi park&ride. Pozwoliło to opracować harmonogram kolejnych kroków przeciwdziałających nadmiernemu zagęszczeniu ruchu, który przekazano rządowi Tajlandii do wprowadzenia w życie na terenie Bangkoku.
Projekt Rama4 Model ma za zadanie w pierwszej kolejności zrozumienie i opracowanie wizualizacji aktualnych warunków ruchu i sytuacji w otoczeniu ulicy Ramy Czwartego oraz wyodrębnienie trendów i powtarzających się sytuacji, aby przewidzieć przyszłe problemy. Następnym krokiem będzie opracowanie systemów zarządzania ruchem, sieci transportowych i zmian w planowaniu przestrzennym miasta.
Kluczowa dla projektu jest kwestia efektywnego wykorzystania ogromnych, zróżnicowanych danych z różnych źródeł, takich jak dane GPS z taksówek Grab Taxi i autobusów miejskich, nagrania telewizji przemysłowych oraz informacje z dużej liczby czujników. Dane będą przetwarzane przez sztuczną inteligencję przy pomocy technologii uczenia się maszyn, a ich analiza zostanie połączona z wiedzą ekspertów specjalizujących się w transporcie i IT z ośrodków akademickich i prywatnych firm, takich jak uniwersytet Chulalongkorn, Thai Intelligent Traffic Information Center (iTIC), Asian Institute of Technology (AIT) oraz firmy Siametrics i Waycare.
Toyota Mobility Foundation jest odpowiedzialna za zarządzanie projektem oraz dostarczenie wsparcia w postaci funduszy i eksperckiej wiedzy na temat transportu. Fundacja przekazała już Uniwersytetowi Chulalongkorn dotację około 1,6 miliona dolarów. Prywatne firmy jak Grab Taxi i AIT będą przekazywać dane oraz posłużą wiedzą na temat optymalizacji ruchu w mieście. Instytucje naukowe są odpowiedzialne za opracowanie technologii do rozwiązywania złożonych problemów z płynnością ruchu, zaś władze miasta i rząd Tajlandii udostępnią zbierane przez siebie dane oraz będą miały za zadanie wdrożenie wypracowanych rozwiązań dla dobra mieszkańców.
Projekt Rama4 Model jest zaplanowany na około 18 miesięcy – od listopada 2019 do 2021 roku. W tym czasie zostaną przetestowane i poddane ocenie możliwości różnych systemów zaawansowanej analizy danych pod względem ich przydatności w poprawie płynności ruchu na ulicy Ramy Czwartego, jednej z najbardziej zatłoczonych dróg w Bangkoku.
Materiał partnera zewnętrznego
