Kunstliku intellekti põhine liiklusvalgussüsteem on paigaldatud Ostwennemarstraßesse eesmärgiga suurendada liiklusjõudlust ja -ohutust. Linnaametnikud teatasid, et süsteem toimib hetkel probleemideta pärast olukorda, kus liiklusvalgus jäi punasele tulele kinni.
Tark liikluskontroll tegevuses
AI-l tuumana asetsev jalakäijate ülekäigutuli asub strateegilisel kohal suure parkimisalade klastrite ja Maxiparki sisenemise vahel lisaks Stein-Gymnasiumile. Esialgsed juhtumid ebastabiilse käitumisega, kus jätkus kangekaelne punane tuli, mis põhjustas liiklusummikuid, on lahendatud ning linna pressiesindaja Tom Herberg kirjeldab liiklusvalgust “veatult” toimivana.
Tehnoloogia all luubi all
Hoolimata parendustest, jätkuvad küsimused süsteemi toimimise kohta ja linnaametnikud tunnistavad vajadust edasiste täienduste järele. AI kasutab täiustatud tuvastamist kaameratehnoloogia abil, kuid selle esinemisel on peamiselt tuunitavad aspektid. Parameetrid nagu jalakäijate tuvastamine ja roheliste tulede ajastamise optimeerimine on töö käigus, kuna linn suhtleb signaalide ehituse ettevõttega.
Uued protokollid rikete ennetamiseks
Pikenenud punaste tulede stsenaariumide vältimiseks on käivitatud varundusprogramm. Kui AI ebaõnnestub, lülitub see programmi, mis eelistab sõidukite voogu, muutudes roheliseks ning lubades jalakäijatel üle tee minna ainult juhul, kui see on nõutud, suurendades seeläbi jalakäijate ooteaega.
Kulud versus kasud
Kuigi mõned kriitikud küsivad kuluka uuenduse, mille maksumus on 70 000 €, kohta küsimusi, eriti kui tavaline jalakäijate ülekäigurada oleks piisanud, sunnitakse linnavalitsust möödunud juhtumite poolt muutma ülekäigud ohutumaks. Oodata on suurt vastuvõttu koolilastelt, koos nähtavate parendustega liikluse juhtimises. Linna esindajad väidavad, et tegeletakse AI programmeerimise täiustamisega, kuigi lõpuaeg on ebaselge.
See keerukas liiklusvalgus eristab erinevaid teekasutajaid, nagu jalakäijad, jalgratturid ja erinevad sõidukitüübid, töötades selle nimel, et vähendada ooteaegu ja kohaneda tegelike liiklusmahtudega ilma manuaalsete signaalitaotlusteta.
Olulised küsimused ja vastused:
1. Kuidas parandab AI-põhine liiklusvalgussüsteem tavapäraste liikluskontrollimeetoditega?
AI-põhine süsteem on loodud dünaamiliselt kohanduma muutuvate liiklusmustritega. See võib reaalajas andmete analüüsimise abil vähendada ooteaegasid ning kohandada signaaliaegade ajastust sujuvama liikluse ja suurema teeliikluse ohutuse tagamiseks.
2. Millised on kaameratehnoloogia kasutamise privaatsusmõjud liikluse juhtimisel?
Kaamerate kasutamine tekitab privaatsuse küsimusi, kuna süsteemiga püütud isikud võivad potentsiaalselt tuvastatud olla. Andmete anonümiseerimise ja turvalise käsitlemise tagamine on oluline privaatsusstandardite järgimiseks.
3. Kas sellised AI-süsteemid on ühildatavad olemasoleva liikluse juhtimise infrastruktuuriga?
AI-süsteemid võivad vajada integreerimispingutusi olemasolevate liikluse juhtimissüsteemidega. Ühilduvus ja suhtlus erinevate süsteemide vahel võivad olla väljakutseks.
Põhilised väljakutsed ja vaidlused:
– AI-algoritmi täpsuse ja usaldusväärsuse tagamine kõikides liiklusolukordades on oluline väljakutse.
– Liiklusvoogude tasakaalustamine jalakäijate ohutuse ja mugavusega võib tekitada pinget erinevate teekasutajagruppide vahel.
– Kulutõhusus võrrelduna pikaajaliste hüvedega muutub aruteluteemaks maksumaksjate ja linnaametnike vahel.
– Potentsiaalsed tehnilised rikked, nagu mainitud, võivad alandada avaliku usalduse süsteemi vastu.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Potentsiaal vähenenud ummikuid ja paremat liiklusvoogu.
– Suurenenud jalakäijate ohutus, eriti kasulik Stein-Gymnasiumi läheduses.
– Heitgaaside vähenemine sujuvama liiklusvoogu tõttu.
– Intelligentsus kohandumaks reaalajas liiklusoludega ilma manuaalse sekkumiseta.
Puudused:
– Kõrgemad algkulud võrreldes traditsiooniliste liiklusvalgustitega.
– Privaatsusmured seoses kaamera jälgimisega.
– Tehniliste rikete võimalikkus, mis võib viia liiklusprobleemideni.
– Vajadus pideva hoolduse ja AI süsteemi peenhäälestuse järele.
Avaasfesrõ_ al. Uuenduste_ maoamnmrõgõetetwä, -… #trips-tr, Ts, ul,.,,]nnä.setUsername()…
Vtü_ejo is, Web ehk linked_in_INIOL, ‘IEEE’
Eleremtnrlikti,_Elearmus_on_TE, ihelaaalsdinedAF__lw’sÜTE’ link:
IEEE
Tyler ure_seuO_endc._’_ed##