استراتژی‌های هوش مصنوعی نوآورانه در حال انقلابی‌کردن سیستم حمل و نقل پاریسی هستند، با آغاز یک فاز آزمایشی در خط ۱۴. یک دستگاه پیشرفته مجهز به دوربین در یک تونل خط ۱۴ نصب می‌شود، در نزدیکی ایستگاه شاتله، به‌صورت ویژه به سمت شمال. وظیفه دوربین ارزیابی حجم مسافران در هر واگن قطار است.
دستگاه از دو الگوریتم متمایز برای تحلیل پر نشستگی قطار استفاده خواهد کرد. الگوریتم اول قطار را به اجزاء ساختاری آن، مانند درها و پنجره‌ها، تقسیم می‌کند. سپس، الگوریتم دوم برای شمارش سایه‌های فردی از طریق پنجره‌ها وارد عمل می‌شود. ژیل توزن، مدیر نوآوری گروه RATP، جزییات چگونگی تجزیه‌وتحلیل ساختار قطار و تخمین تعداد مسافران توسط این فناوری را شرح می‌دهد.
داده‌های برداشت شده به زمان‌واقعی، کمک می‌کند تا مسافرانی که در ایستگاه منتظر هستند، بصورت مؤثرتر و بهتر هدایت شوند. اطلاعات تصویری از طریق صفحات پلتفرم ارائه خواهد شد، با استفاده از یک سیستم رنگی ساده: سبز برای تعداد پایین مسافران، نارنجی برای متوسط، و قرمز برای سطوح پر سرمایه‌گذاری. این کد رنگی برای تسهیل اتخاذ تصمیمات سریع در بارگیری طراحی شده است. برای مسافرانی با مشکل دید رنگی، صفحات همچنین تعداد عددی سایه‌ها در هر واگن قطار را نشان می‌دهد، به‌طوری که اطمینان از دسترسی شما به این اطلاعات حاصل شود.
این پیاده‌سازی هوش مصنوعی یک قدم اولیه است—اگر این برنامه آزمایشی سه ماهه از نیمه ژوئن با موفقیت در بهینه‌سازی ترافیک و شلوغی پلتفرم موفق بود، امکان گسترش به خط‌های متروی انتخابی و RER وجود دارد، که تجربه کلی مسافران در پایتخت پر رونق فرانسه را ارتقا خواهد داد.
سوالات و پاسخ‌های کلیدی:
چه مهمترین هدفی که برای مدیریت شلوغی با استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل عمومی پاریس تعیین شده است؟
هدف اصلی بهبود ترافیک و کاهش شلوغی پلتفرم با ارائه داده‌های زنده در مورد پر نشستگی قطار به مسافران است. این کمک خواهد کرد تا آن‌ها در زمان بارگیری تصمیمات اطلاع‌رسانی شده‌تری بگیرند و در نتیجه به توزیع متعادل‌تر مسافران بین واگن‌ها منجر شود.
چه چالش‌های اصلی‌ای با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حمل و نقل عمومی همراه است؟
چالش‌های اصلی شامل اطمینان از دقت و قابلیت اعتماد سیستم هوش مصنوعی، حفاظت از حریم شخصی مسافران، یکپارچگی سیستم با زیرساخت‌های موجود، و مدیریت هرگونه خلل یا اختلال در فناوری می‌باشد.
آیا در این زمینه هر نقدهایی که دور از استفاده هوش مصنوعی وجود دارند؟
با احتمال وجود انتقاداتی مربوط به مسائل حریم خصوصی، اگر مسافران احساس کنند که بیش از حد نزدیک مانیتور می‌شوند. ممکن است اندیشه‌های مربوط به کارایی هوش مصنوعی و مقاومت از عدهای که مخالف بر ایفای نقش زیاد بر فناوری هستند، پیش‌آید.
مزایای هوش مصنوعی برای مدیریت شلوغی:
– بهبود کارایی: هوش مصنوعی می‌تواند حجم بزرگی از داده‌ها را به سرعت پردازش و تحلیل کند، امکان به‌روزرسانی‌های زنده و مدیریت موثرتر جریان مسافران را فراهم کند.
– تجربه مسافران بهبود پیدا می‌کند: با اطلاعات بهتر، مسافران می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند که منجر به کمتر شلوغی و زمان‌های انتظار کمتر می‌شود.
– امنیت: با جلوگیری از شلوغی، هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود ایمنی در ایستگاه‌های مترو کمک کند.
– پاسخگو: سیستم می‌تواند تا شرایط متفاوت طول روز، خدمات را بهبود دهد و در ساعات اوج و رویدادهای ویژه، خدمات بهتری ارائه دهد.
معایب هوش مصنوعی برای مدیریت شلوغی:
– مشکلات حریم خصوصی: استفاده از دوربین‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل ممکن است مشکلات حریم خصوصی را بین مسافران افزایش دهد.
– چالش‌های فنی: نصب و حفظ چنین سیستم پیشرفته‌ای در یک شبکه گسترده مانند پاریس، ممکن است پیچیده و پرهزینه باشد.
– وابستگی به فناوری: وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی ممکن است باعث مشکلات بزرگ‌تری شود اگر سیستم با خطا یا خرابی روبه‌رو شود.
برای افرادی که علاقمند به کاوش در مورد سیستم حمل و نقل پاریس و ابتکارات آن هستند، می‌توانند وب‌سایت رسمی RATP، ارتباطات حمل‌ونقل عمومی دولتی که مسئول نظارت بر شبکه حمل و نقل پاریس است، را مشاهده کنند. لطفاً اطمینان حاصل کنید که فقط به دامنه اصلی مراجعه کنید، زیرا پیوندهای صفحه خاص درخواست نشده است و ممکن است تغییر کنند.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com