Revolūcija vietējā transportā: AI uzlabo S-Bahn izmantošanu Hamburgā!

Revolūcija vietējā transportā: AI uzlabo S-Bahn izmantošanu Hamburgā!

Hamburg, Deutschland - Deutsche Bahn ir paziņojis, ka var izmantot mākslīgo intelektu, lai uzlabotu prognozes par S-Bahn izmantošanu. Šis jauninājums tika pasniegts Hamburgas S-Bahn vēstījumā, kura mērķis ir ievērojami uzlabot pasažieru informāciju. Lielākajā daļā S-Bahn staciju Hamburgā un vairākās Berlīnes stacijās tam tiek izmantotas novatoriskas gaismas barjeras.

Pašreizējā AI tehnoloģijas ieviešana sākotnēji ir testa projekts Berlīnē, savukārt Hamburgā jau ir vairāk nekā 140 gaismas sensoru, lai reģistrētu pasažieru skaitļus. Šie novatoriskie mērījumu dati tiek salīdzināti ar mākslīgā intelekta aprēķiniem, lai sasniegtu prognozes precizitāti vairāk nekā 90 procentos, jo Jūlija Kuhfuß, "DB Lightgate" vadītāja. Pasažieri tiks nekavējoties informēti par ieejas vilcienu noslogojumu.

Pasažieru informācijas optimizācija

Jo īpaši S-Bahn Hamburg cenšas sasniegt brīvas vietas ar DB Lightgate sistēmu, izmantojot reālā laika prognozes vilcienu izmantošanai. Šī informācija tiek parādīta piecās stacijās pirms iebraukšanas vilcienā dzelzceļa stacijā. Izmantošana tiek paziņota ar krāsu kodu: zaļš signalizē daudz vietas, dzeltenā vidējā noslogojumā un sarkanā krāsa norāda uz nelielu vietu. Šie pasākumi piedāvā pasažieriem veidu, kā dinamiski pielāgot savus ceļojuma plānus.

Kaut arī mākslīgais intelekts jau tiek izmantots Hamburgā, Berlīnes sistēmas pašlaik tiek pārbaudītas un vēl nav ieviestas, lai uzlabotu datu bāzi, teikts S-Bahn Berlin pārstāvis. Berlīnes platformās pasažieriem būs noslogojuma līmenis, kas nozīmē, ka viņi var laikā var izlemt, vai viņi vēlas nokļūt vilcienā vai gaidīt nākamo.

Mākslīgais intelekts sabiedriskajā transportā

Mākslīgā intelekta piemērošana sabiedriskajā transportā pārsniedz S-Bahn. Tādas sistēmas kā mobilie ceļveži piedāvā pasažierus uzticamu informāciju par autobusu un vilcienu iekraušanu reālā laikā. Tas lietotājiem ļauj izvēlēties mazāk nogurušus savienojumus un tādējādi izvairīties no gaidīšanas laikiem un pārpildītiem transportlīdzekļiem.

Tehniskais izaicinājums ir izveidot labi izfaltu datu bāzi, lai noteiktu noslogojuma līmeni. MobileGuide izmanto dažādas tehnoloģijas, ieskaitot algoritmus un alternatīvus datu avotus, piemēram, WLAN un Bluetooth signālus no viedtālruņiem. Pašreizējo izmantošanu nosaka ienākošo un izvietojošo pasažieru skaits, un tas ir saistīts ar grafika datiem, kas garantē augstu informācijas nodrošināšanas ticamības līmeni.

Jaunā tehnoloģija varētu ne tikai uzlabot lietotāju pieredzi sabiedriskajā transportā, bet arī palīdzēt padarīt izmantošanu vienmērīgāk, mudinot pasažierus attiecīgi pielāgot savus ceļojuma plānus.

Līdzīgs progress visā pasaulē parāda pieaugošo interesi un ieguldījumus tehnoloģiskos risinājumos, lai padarītu sabiedrisko transportu efektīvāku un lietotāju draudzīgāku.