16 Ağustos 2024
Yapay zekanın, kentsel ulaşım sistemlerinde verimliliği ve güvenliği artırarak metro yolcularının girişten çıkışa kadar olan yolculuğunu iyileştirmek için nasıl kullanıldığını keşfedin.
Metro sistemleri bir şehrin toplu taşıma sisteminin kalbidir ve her gün milyonlarca yolcu taşır. New York ve Tokyo gibi şehirlerde günlük 3 milyondan ve 6 milyondan fazla metro yolcusu bulunmaktadır. Şehirler büyüdükçe, metro sistemlerini yolcular için daha verimli, güvenli ve keyifli hale getirmek hayati önem taşır.
İşte tam bu noktada Yapay Zeka (AI) devreye giriyor ve bilet almaktan trenlerin bakımına kadar her şeyi dönüştürüyor. Bu makalede, bir metro sisteminde yolculuk yaparak, yapay zekanın yolculuğun her adımını nasıl iyileştirdiğini ve her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlayan gizli yapay zeka teknolojilerini göreceğiz.
Genellikle, metroda bir yolculuk, sırada beklemek, bilet almak ve turnikelerden geçmekle başlar. Yapay zeka bunu aktif olarak kolaylaştırarak yolcular için daha hızlı ve daha uygun hale getirir. Örneğin, metro bilet sistemlerinde yüz tanıma teknolojisi kullanılabilir. Yoğun şehirlerde, yolcular fiziksel bilet veya akıllı kart olmadan hizmetlere erişebilirler. Bunun yerine, giriş noktalarında yüzleri taranarak sorunsuz erişim sağlanır. 2019'da Pekin, aşırı kalabalığı yönetmek ve yoğun saatlerdeki uzun kuyrukları azaltmak için bir yüz tanıma sistemi tanıttı.
Yapay zekanın kusursuz entegrasyonu, günlük işe gidip gelmeyi kolaylaştırır ve her gün milyonlarca yolcuya fayda sağlar. Yapay zeka destekli biletleme sistemleri yalnızca yolcu deneyimini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda güvenliği de artırır. Sistem, yüz verilerini analiz ederek yalnızca yetkili yolcuların istasyona girmesini sağlar. Yapay zeka, kimlikleri hızla doğrulayabilir, yetkisiz erişimi durdurabilir ve potansiyel tehditleri tespit edebilir. Giriş sürecini hızlandırabilir, güvenliği artırabilir ve ücret kaçakçılığını azaltabilir.
Metroya girdikten sonra istasyonda yolunuzu bulmak, özellikle de yoğun saatlerde kafa karıştırıcı olabilir. Yapay zeka tabanlı navigasyon sistemleri, yolculara gerçek zamanlı rehberlik sunarak metroda ilerlemeyi kolaylaştırabilir. Bu sistemler GPS, sensörler ve kameralar gibi kaynaklardan gelen verileri analiz ederek en iyi rotaları bulmak ve doğru, güncel yol tarifleri sunmak için yapay zeka algoritmalarını kullanır. Yolcular, Google Haritalar'a benzer mobil uygulamaları kullanarak istasyon içinde platformları, çıkışları ve kolaylıkları hızlı bir şekilde bulmak üzere adım adım yol tarifi alabilirler. Yapay zeka tabanlı navigasyon zaman kazandırabilir ve stresi azaltabilir.
Navigasyonun yanı sıra, bir metroda bulunan kameralardan ve bilgisayarlı görüden elde edilen veriler, gerçek zamanlı olarak kalabalık yoğunluğunu izlemek için kullanılabilir. İstasyonun her yerindeki kameralar, potansiyel darboğazları ve aşırı kalabalık noktaları tespit etmek için belirli alanlardaki yolcuları sayabilir. Bu bilgiler, ulaşım yetkililerinin tren seferlerini ayarlamak veya kalabalıkları yönetmek için personel göndermek gibi proaktif önlemler almasına yardımcı olur. Hatta yapay zeka, Dubai'de tıkanıklığı %40 ila %60 oranında azaltmak ve yoğun saatlerde ve halka açık etkinliklerde bekleme sürelerini 30 dakikaya indirmek için deneysel olarak kullanılmıştır.
Yolcular trene binerken, yapay zeka seyahat deneyimlerini çeşitli şekillerde iyileştirebilir. Bu uygulamalardan bazılarını anlayalım:
Metro trenlerinin kendileri de yapay zeka destekli olabilir. Tamamen otonom trenler insan mürettebat olmadan güvenli bir şekilde çalışabilir. Bu yapay zeka destekli trenler, gerçek zamanlı karar verme için gelişmiş algoritmalar ve engelleri detect etmek ve güvenli bir şekilde çalışmak için sensörler kullanır. Yapay zeka destekli metro trenleri personel maliyetlerini azaltır, daha iyi hizmet kalitesiyle daha fazla yolcu taşımak için daha fazla esneklik sunar, daha tutarlı bir şekilde zamanında hareket edebilir ve güç tüketimini azaltmak için hızlanma ve frenlemeyi optimize edebilir. Örneğin, Honolulu Demiryolu Transit Projesi ABD'deki ilk tamamen otonom sistemdir. Sistemin günde yaklaşık 40.000 araba yolculuğunu ortadan kaldırarak trafik sıkışıklığını ve emisyonları azaltması beklenmektedir.
Farklı istasyonlardan kaç kişinin çıkış yaptığını izlemek de metro akışını verimli bir şekilde yönetmek için gereklidir. Yapay zeka modelleri, örneğin Ultralytics YOLOv8bu süreçte önemli bir rol oynar. YOLOv8 ayrıca nesne tak ibini de destekler ve birden fazla nesneyi gerçek zamanlı olarak tanımlamak ve takip etmek için kullanılabilir, bu da onu yoğun metro sistemleri için mükemmel hale getirir. YOLOv8 , istasyonlar boyunca yerleştirilen kameralardan gelen video akışlarını analiz ederek çıkan yolcuları sayabilir, hareketlerini track ve tıkanıklık modellerini tespit edebilir.
Metronun çıkış kapılarının ötesinde, yapay zeka son kilometre bağlantı çözümlerine entegre edilebilir. Yapay zeka özellikli bisiklet paylaşım istasyonları, araç çağırma hizmetleri ve servis hizmetleri, yolcuların istasyondan ayrılmasını kolaylaştırabilir. Yapay zeka, gerçek zamanlı verileri analiz ederek talebi ve bu hizmetlerin ne zaman kullanılabilir olduğunu tahmin edebilir. Bu teknoloji aynı zamanda mevcut trafik koşullarına ve bireysel tercihlere göre en iyi rotaları ve ulaşım modlarını önerebilir. Sonuç olarak, yolcular istasyondan çıkarken en uygun ulaşım seçeneklerine hızla erişebilir, bekleme sürelerini kısaltabilir ve yolculuklarını daha rahat hale getirebilir.
Yolcular olarak, metro yolculuklarımızın arkasında gerçekleşen karmaşık süreçleri genellikle gözden kaçırıyoruz. Yapay zeka, perde arkasında, özellikle de track denetimi ve bakımında çok önemlidir. Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) gibi sistemler, bu yapay zeka odaklı yaklaşımı gözler önüne seriyor. RIP, yapay zeka algoritmalarını kullanarak, saatte 125 milin üzerindeki hızlarda bile her tren vagonunun 360 derecelik görüntülerini saniyeler içinde yakalıyor ve analiz ediyor. Bu uç tabanlı yapay zeka sistemleri sorunları detect ediyor ve demiryolu personelini 60 saniye içinde bakım sorunları konusunda uyarıyor. Sürekli izleme, potansiyel sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve ele alınmasını mümkün kılar.
Enerji yönetimi ve optimizasyonu, bir metroda yaygın olarak bilinmeyen diğer yapay zeka uygulamalarıdır. Örneğin, Metro de Madrid, havalandırma için enerji maliyetlerini %25 azaltmak ve CO2 emisyonlarını yıllık 1.800 ton azaltmak için yapay zeka tabanlı bir sistem kullanıyor. Yıllık 80 gigawatt saate kadar enerji tüketen 891 havalandırma fanını çalıştıran sistem, arı kolonilerinin yiyecek arama davranışından ilham alan bir optimizasyon algoritması kullanıyor. Bu algoritma, hava sıcaklığı, istasyon mimarisi, tren sıklığı, yolcu yükü ve elektrik fiyatları gibi faktörleri dikkate alarak büyük miktarda veriyi analiz ediyor. Her istasyon için en iyi dengeyi tahmin etmek ve elde etmek için hem geçmiş hem de simüle edilmiş verileri kullanır ve makine öğrenimi yoluyla zamanla gelişir.
Yapay zekanın metro sistemlerine entegrasyonu çok sayıda fayda sağlamıştır. Örneğin, metro sistemlerinin programlara uymasına, gecikmeleri azaltmasına ve daha sorunsuz hizmetler için operasyonları optimize etmesine yardımcı olarak verimliliği artırır. Sürekli izleme yoluyla güvenlik de artırılır ve tahmini bakım, kazaları ve arızaları önlemeye yardımcı olur.
Ancak, yapay zekayı metro sistemlerinde uygulamak bazı zorluklarla birlikte gelir, örneğin:
Bu zorluklara rağmen, faydaları yapay zekayı metrolar gibi modern şehir içi ulaşım sistemlerinde dönüştürücü bir güç haline getirmektedir. Artan verimlilik, gelişmiş güvenlik ve iyileştirilmiş yolcu deneyimleri potansiyeli, yapay zeka topluluğunun yapay zekanın sunduğu avantajları tam olarak gerçekleştirmek için bu engelleri aşmak için aktif olarak çalışmasının nedenini açıklamaktadır. Bu nedenle, bir dahaki sefere metroya bindiğinizde, yolculuğunuzun bir parçası olan yapay zeka yeniliklerine dikkat edin.
Yapay zeka, istasyona girişten metroda gezinmeye, metroya binmeye ve metrodan çıkmaya kadar tüm yolculuğu dönüştürüyor. Operasyonları optimize ediyor, güvenliği artırıyor ve kusursuz bir yolcu deneyimi sunuyor. YZ, track bakımını ve enerji yönetimini iyileştirerek verimli ve uygun maliyetli metro sistemlerini garanti ediyor. Uygulama maliyetleri ve veri gizliliği endişeleri gibi zorluklara rağmen, metrolar gibi kentsel ulaşım sistemlerinde yapay zekanın faydaları yadsınamaz. Şehirler büyümeye devam ettikçe, yapay zeka metro seyahatlerini daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale getirmede giderek daha hayati bir rol oynayacaktır.
AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! GitHub depomuzu inceleyerek, tarım ve üretim gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için AI'yı nasıl kullanabileceğimizi keşfedin. 🚀
