Ulaşımda yapay zeka çağı: Gelecekte karşımıza çıkması beklenen 10 teknoloji

Özel İçerik

Son birkaç on yılda ulaştırma bölümünün bir dizi değişim ve dönüm noktasından geçtiğini gördük.

Akıllı ulaşım sistemleri, trafik idaresinden araç güvenliğine, toplu taşımadan ferdi ulaşım tahlillerine kadar geniş bir yelpazede çığır açıcı değişiklikler getirecek.

Akıllı kent planlaması, dünya çapında belediyeler ve yetkililer için bir öncelik haline geldi; ulaşım işletmeleri de yapay zekayı ulaşımla ilgili yaygın sıkıntıları çözmenin yanı sıra maliyetleri düşürmek için bir araç olarak görüyor.

Ulaşımda yapay zeka pazarı büyüyor

Ulaşımda yapay zekaya yönelik global pazar varsayımının 2026 yılına kadar 3,5 milyar Dolara ulaşması bekleniyor.

Taşımacılık dalında yapay zekanın yardımıyla hâlihazırda faaliyette olan yahut yakında gerçeğe dönüşmesi beklenen 10 değerli gelişmeye bir göz atalım.

1. Trafik akış analizi

Trafik ve tıkanıklık kelam konusu olduğunda birden fazla kent tıpkı meselelerle karşı karşıyadır. Kentleşmenin tesirleri ve özel araç kullanımının artmasıyla birlikte yollardaki araç sayısı da ne yazık ki artıyor.

Bu yalnızca global ısınmaya daha fazla katkıda bulunarak çevreyi etkilemekle kalmıyor, tıpkı vakitte hem vakte hem de paraya mal oluyor ve vatandaşların günlük hayatlarına daha fazla gerilim katıyor.

Yapay zeka, ekseriyetle büyük ölçüde trafiğin bulunduğu yollara yerleştirilmiş sensörler ve kameralardan toplanan bilgileri kullanarak trafik sıkışıklığı problemini çözmeye hazırlanıyor.

Buluta gönderilen bilgiler, trafik modellerini tahlil etmek için kıymetli bir nokta misyonu görüyor, belediyelere mevcut durumu hakkında bedelli bilgiler veriyor, tesirli kestirimler yapmalarına ve trafik akışını güzelleştirmelerine imkan tanıyor.

Bu çoklukla büyük data analitiği ve yapay zeka dayanaklı bir sistem aracılığıyla mümkün oluyor.

Bu bilgi işlemeden elde edilen öteki kıymetli bilgiler ve yararlar ortasında yoldaki kazaların sayısının azaltılmasının yanı sıra, yol tıkanmaları üzere muhtemel aksaklıkların kestirim edilmesi ve önlenmesi yer alıyor.

Gelecekte, yolculara mevcut durum yahut yollarda devam eden olaylar hakkında kıymetli bilgiler verilecek ve varış noktalarına giden en düzgün rota hakkında bilgilendirme yapılacak.

Böylece şoförler, daha kolay ve sıkıntısız seyahat yapabilecek.

2. Otomatik trafik olayı tespiti

Trafik kazalarının tespiti, ITP’lerin (Akıllı Ulaşım Sistemleri) ve yapay zeka nakliyatının en güzel araştırılan mevzuları ortasındadır.

Çeşitli yol ağlarına yerleştirilen CCTV kameraları ve dedektörler, otomatik ve kesintisiz izlemenin temelini oluşturur.

Bilgisayar görüşüyle ​​desteklenen bu dedektörler, trafik operasyonlarına yardımcı olan daima data akışı sunar.

Kontrol merkezlerindeki operatörler daha sonra trafik şartlarındaki bir kaza üzere anormalliklere karşı ihtar aldıklarında müdahale edebilir.

3. Park etme ve trafik düzenleme uygulamaları

Yapay zekanın tıpkı vakitte park etme ve trafik düzenlemelerinin uygulanması üzerinde de olumlu bir tesiri olması bekleniyor.

Veri toplamak için kullanılan çok çeşitli IoT sensörleri ve kameralar sayesinde, park yerlerinin doluluk durumunu tespit etmek, şoförleri anında bilgilendirmek ve araçları için rahat ve zahmetsiz bir formda park yeri bulmalarına yardımcı olmak ve kentlerde daha fazla trafik sıkışıklığının önlenmesi mümkün olacak.

Kamera tabanlı yapay zeka sistemleri ayrıyeten yetkilileri trafik maddelerini ihlal eden potansiyel araçlar hakkında bilgilendirecek.

Örneğin, bir yapay zeka sistemi yoldan geçen araçların mevcut suratını tespit edebilecek ve araçlardan rastgele birinin çok sürat yapması durumunda devriye gezen memurlara potansiyel ikazlar gönderebilecek.

Memurlar, araçları plakalarına, araba

Bu sistemler halihazırda çeşitli ülkeler tarafından kullanılmış olsa da yapay zeka dayanaklı trafik izleme sistemlerinin benimsenmesi, birçok ülke için hala devam eden bir süreç

4. Otomatik plaka tanıma

Otomatik plaka tanıma (ALPR), cadde direklerine, otoyollara ve üst geçitlere takılan, plakalar, pozisyon ve mümkün bir ihlalin tarih ve saatiyle ilgili bilgileri yakalayan bilgisayar görüşü tabanlı kamera sistemlerinin kullanımını içeriyor.

Bir kamera tarafından bir manzara yakalandıktan sonra bilgiler merkezi bir sunucuya aktarılıyor.

Yapay zeka tabanlı sistemlerin bu son derece gelişmiş özellikleri, husus yolda kabahatleri tespit etmek ve önlemek olduğunda yetkililer için son derece yararlı olabilir.

5. Şoförsüz arabalar

Sürücüsüz otomobiller, ulaşımda yapay zekanın tahminen de en heyecan verici ve merakla beklenen gelecekteki uygulamalarından biri ve gerçeğe dönüşmeye yaklaşıyor üzere görünüyor.

Otonom araçlar, temel olarak, LiDAR ve RADAR üzere geniş bir sensör yelpazesinin yanı sıra çevreyi anlamak ve gerektiğinde bilgilere dayanarak kararlar vermek için kameraları birleştiren yapay zeka teknolojileri kullanıyor.

Şoförsüz araçların yanı sıra, şoförsüz taksiler ve şoförsüz kamyonlar da nakliyat dalında öne çıkıyor.

Tokyo’da toplu taşıma için otonom taksiler halihazırda kullanılıyor, fakat şimdilik bu, acil bir durum olması durumunda hazırda bekleyen bir şoförün bulunmasıyla yapılıyor.

McKinsey tarafından yayınlanan bir rapor, şoförsüz araba ve kamyonların idari ve bakım maliyetlerini %45 oranında azaltabileceğini gösteriyor.

6. Gecikme tahminleri

Yapay zekanın ulaşım kesimindeki yararlarının, karadaki araçların ve trafik idaresinin çok ötesine geçmesi bekleniyor.

Yapay zeka tabanlı teknolojinin, uçuş gecikmeleri üzere klâsik sıkıntıları çözerek havacılık kesiminde ihtilal yaratacağı kestirim ediliyor.

Havacılık şirketleri, bilgisayar görüşünü bilgi gölü teknolojisiyle birleştirerek ve kullanarak, bekleme mühletini azaltacak ve daha kaliteli hizmet verecek.

Bu tek başına havacılık sanayisi üzerinde kıymetli bir tesir yapacaktır zira bu yalnızca havayollarının prestijini artırmakla kalmayacak, tıpkı vakitte mali kayıpları azaltacak ve müşterilerin genel tecrübesini güzelleştirecektir.

Havacılık şirketleri de yapay zekanın yardımıyla mümkün gecikmelere ait gerçek vakitli dataları izleyebilecek ve yolcuları uçuş öncesinde bilgilendirerek programlarını buna nazaran planlayabilecek.

Hava durumu bilgilerinin, kayıtların, bilgilerin ve modellerin gerçek vakitli olarak işlenmesi sayesinde yapay zeka, uçuş iptallerine yahut gecikmelere neden olabilecek muhtemel aksaklıkları tesirli bir biçimde tahlil ve varsayım edebilecek.

7. Bozuk yolların tespit edilmesi

Hasarlı yollar nedeniyle, şoförler yıl boyunca binlerce lira masraf yapmak zorunda kalabiliyor.

Yapay zekadaki bilgisayarlı görme, ulaşımda kullanıldığında yoldaki kusurları başarılı bir biçimde tespit edebilir ve asfalt ve betondaki değişiklikleri arayarak etraftaki altyapıyı kıymetlendirebilir.

Kimlik tespiti için görüşten yararlanan algoritmalar, çukurları tespit edebilecek ve yoldaki hasarın kesin ölçüsünü belirleyebilecek, böylelikle ilgili makamlar süratli bir formda harekete geçebilecek ve yol bakımını güzelleştirebilecek.

8. Şoför izleme

Yapay zekanın ulaşımdaki en büyük çığır açıcı başarılarından biri, bilhassa yoldaki kazalarla ilgili olarak izleme, tahlil ve kestirim ve tedbire ile ilgilidir.

Pek çok kişi bunun çok büyük bir sorun olmadığını ve orta sıra insan yanlışlarının olağan olduğunu düşünse de gerçek şu ki, sadece ABD’de her yıl uykululuk ve yorgunluk nedeniyle yaklaşık 56 bin trafik kazası yaşanıyor ve bu da 1.500’den fazla mevtle sonuçlanıyor.

Araba kabinlerine bilgisayar görüşü eklendiğinde, bu teknoloji yüz algılamayı kullanarak kişinin duygusal durumundaki bir değişikliği varsayım edecek ve sürücüyü uyku belirtilerine karşı uyaracak.

Bu cins gelişmiş şoför takviye sistemleri, şoförün, yolcunun ve yoldaki başka şahısların güvenliğini sağlayabilir.

9. Drone taksiler

Yapay zekanın ulaşımda bir başka yenilikçi ve heyecan verici beklentisi ise drone taksiler olarak dikkat çekiyor.

Yapay zeka tabanlı drone taksilerin, mevcut kentsel altyapı üzerindeki yükü azaltmak için kent içi ulaşımı kolaylaştırabileceği iddia ediliyor.

Bu, akıllı kent planlaması kelam konusu olduğunda artan nüfusun taleplerini karşılamakta zorlanan ve halihazırda büyük bir baskı altında olan belediyelere pahalı bir tahlil sağlayabilir.

Örneğin pilotsuz çalışan helikopterler, karbon emisyonlarıyla gayret edecek , trafik sıkışıklığını ortadan kaldıracak ve birebir vakitte kıymetli altyapı inşaat planlarına olan muhtaçlığı azaltacak kıymetli bir tahlil sunuyor.

Drone taksiler sonuçta insanların varış noktalarına daha süratli ve daha meselesiz bir biçimde ulaşmalarına yardımcı olacak ve işe gidip gelme müddetlerini en aza indirecek.

Son vakitlerde, başta Çin olmak üzere kimi ülkeler şoförsüz hava taksilerini test etmeye çoktan başladı.

10. Akıllı toplu taşıma sistemleri

Toplu taşıma sistemlerinde yapay zekanın kullanımı, hizmet kalitesini ve verimliliği artırmakta değerli bir rol oynayacak.

Yapay zeka, yolcu akışlarını tahlil ederek toplu taşıma araçlarının güzergahlarını ve sefer sıklıklarını optimize edebilir.

Yeni teknolojiler, yolcu yoğunluğunu ve trafik durumunu tahlil ederek otobüs ve trenlerin güzergahlarını gerçek vakitli olarak değiştirebilecek. Bu, yolcuların bekleme ve seyahat müddetlerini azaltacak.

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*