Revolucija v lokalnem prometu: AI izboljša uporabo S-Bahn v Hamburgu!

Revolucija v lokalnem prometu: AI izboljša uporabo S-Bahn v Hamburgu!

Hamburg, Deutschland - Deutsche Bahn je sporočil, da lahko uporablja umetno inteligenco za izboljšanje napovedi o uporabi S-Bahn. Ta inovacija je bila predstavljena v sporočilu Hamburga S-Bahna, katerega namen je znatno izboljšati informacije o potnikih. Na večini postaj S-Bahn v Hamburgu in na več postajah v Berlinu se za to uporabljajo inovativne svetlobne ovire.

Trenutno izvajanje tehnologije AI je sprva testni projekt v Berlinu, v Hamburgu pa je že več kot 140 svetlobnih senzorjev za snemanje številk potnikov. Te inovativne merilne podatke primerjamo z izračuni umetne inteligence, da bi dosegli napovedno natančnost več kot 90 odstotkov, kot je Julia Kuhfuß, vodja "DB Lightgate". Potniki bodo takoj obveščeni o zasedenosti vhodnih vlakov.

Optimizacija informacij o potnikih

Zlasti S-Bahn Hamburg si prizadeva za prepoznavanje prostih mest s sistemom DB Lightgate s pomočjo napovedi v realnem času za uporabo vlakov. Te informacije so prikazane pet postaj pred vstopom v vlak v železniško postajo. Uporaba sporoča barvna koda: zelena signalizira veliko prostora, rumena povprečna zasedenost in rdeča kaže na malo prostora. Ti ukrepi ponujajo potnikom način, da dinamično prilagodijo svoje potovalne načrte.

Medtem ko se v Hamburgu že uporablja umetna inteligenca, se sistemi v Berlinu trenutno testirajo in še niso implementirani za izboljšanje baze podatkov, pravi tiskovni predstavnik S-Bahn Berlin. Na platformah v Berlinu bodo potniki imeli stopnjo zasedenosti, kar pomeni, da se lahko pravočasno odločijo, ali želijo priti na vlak ali počakati na naslednji.

Umetna inteligenca v javnem prevozu

Uporaba umetne inteligence v javnem prometu presega S-Bahn. Sistemi, kot so mobilni vodniki, potnikom ponujajo zanesljive informacije o nalaganju avtobusov in vlakov v realnem času. To uporabnikom omogoča, da izberejo manj utrujene povezave in se tako izogibajo čakalnim dobo in prenatrpanim vozilom.

Tehnični izziv je ustvariti dobro oblikovano bazo podatkov za določitev stopnje zasedenosti. MobileGuide uporablja različne tehnologije, vključno z algoritmi in alternativnimi viri podatkov, kot sta signali WLAN in Bluetooth iz pametnih telefonov. Trenutna uporaba je določena s številom dohodnih in nameščanja potnikov in povezana s podatki, ki jih je mogoče razporediti, kar zagotavlja visoko stopnjo zanesljivosti pri zagotavljanju informacij.

Nova tehnologija ne bi mogla samo izboljšati uporabniške izkušnje v javnem prevozu, ampak tudi pomagati, da bi izkoristili enakomerno s spodbujanjem potnikov, da ustrezno prilagodijo svoje potovalne načrte.

Podoben napredek po vsem svetu kažejo vse večje zanimanje in naložbe v tehnološke rešitve, da bi javni prevoz postal bolj učinkovit in uporabniku prijazen.