"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
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.
Toplu taşımada yapay zeka, ücret toplama ile başlar
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.
Şekil 1. Shenzhen Metro, Çin'de Yüz Tanıma Sistemi.
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.
AI yardımıyla metro hatlarında gezinme
Metroya girdikten sonra, özellikle yoğun saatlerde istasyonda yolunuzu bulmak kafa karıştırıcı olabilir. Yapay zeka tabanlı navigasyon sistemleri, yolculara gerçek zamanlı rehberlik sunarak metroda hareket etmeyi kolaylaştırabilir. Bu sistemler, en iyi rotaları bulmak ve doğru, güncel yol tarifleri sağlamak için GPS, sensörler ve kameralar gibi kaynaklardan gelen verileri analiz etmek için yapay zeka algoritmaları kullanır. Yolcular, istasyon içinde platformları, çıkışları ve olanakları hızla bulmak için Google Haritalar'a benzer mobil uygulamaları kullanabilirler. Yapay zeka tabanlı navigasyon, zamandan tasarruf sağlayabilir 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.
Şekil 2. Nesne Algılama Kullanarak Bir Metroda İnsanları Sayma.
Yapay zeka destekli metroya binmek
Yolcular trene binerken, yapay zeka seyahat deneyimlerini çeşitli şekillerde iyileştirebilir. Bu uygulamalardan bazılarını anlayalım:
Erişilebilirlik desteği: Nesne tespiti gibi bilgisayarlı görü teknikleri, tekerlekli sandalye kullananları tespit edebilir ve onları trenin en erişilebilir bölümüne yönlendirebilir. Kapıların kapanma süreci de bu yolcuların güvenli bir şekilde binmeleri için ek süre tanıyacak şekilde değiştirilebilir.
Özelleştirilmiş duyurular ve reklamlar: Yapay zeka, trende kimin olduğuna ve saat kaç olduğuna bağlı olarak yolcu duyurularını ve reklamları özelleştirmek için kullanılabilir.
Boş tren kontrolü: Metro ağının son istasyonunda, bilgisayarlı görü, hiçbir yolcunun içeride kalmadığından emin olmak için bir “boş tren kontrolü” gerçekleştirmek için kullanılabilir.
Sahipsiz bagaj yönetimi: Herhangi bir bagaj terk edilmişse, bilgisayarlı görü bunu algılayabilir ve platform ekranlarında öğeleri görüntüleyebilir. Yolcular daha sonra eşyalarını kolayca alabilirler.
Metro trenleri de yapay zeka ile çalıştırılabilir. Tamamen otonom trenler, insan mürettebat olmadan güvenli bir şekilde çalışabilir. Bu yapay zeka destekli trenler, gerçek zamanlı karar verme için gelişmiş algoritmalar ve engelleri tespit etmek ve güvenli bir şekilde çalışmak için sensörler kullanır. Yapay zeka güdümlü metro trenleri, personel maliyetlerini azaltır, daha iyi hizmet kalitesiyle daha fazla yolcu taşıma konusunda daha fazla esneklik sunar, daha tutarlı bir şekilde zamanında olabilir ve güç tüketimini azaltmak için hızlanma ve frenlemeyi optimize eder. Örneğin, Honolulu Raylı Transit Projesi, ABD'deki ilk tam otonom sistemdir. Sistemin, günde yaklaşık 40.000 araç seferini ortadan kaldırarak trafik sıkışıklığını ve emisyonları azaltması bekleniyor.
Metro istasyonundan çıkan yolcuları izlemek için yapay zeka kullanımı
Farklı istasyonlardan kaç kişinin çıktığını izlemek de metro akışını verimli bir şekilde yönetmek için önemlidir. Ultralytics YOLOv8 gibi yapay zeka modelleri bu süreçte önemli bir rol oynamaktadır. YOLOv8 ayrıca nesne takibini destekler ve gerçek zamanlı olarak birden fazla nesneyi tanımlamak ve takip etmek için kullanılabilir, bu da onu yoğun metro sistemleri için mükemmel kılar. İstasyonlara yerleştirilen kameralardan gelen video yayınlarını analiz ederek, YOLOv8 yolcuların çıkışlarını sayabilir, hareketlerini takip edebilir 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.
Perde arkasındaki yapay zeka: Metro hatlarının bakımı
Yolcular olarak, metro yolculuklarımızın arkasında gerçekleşen karmaşık süreçleri genellikle gözden kaçırırız. Yapay zeka, özellikle hat denetimi ve bakımında perde arkasında çok önemlidir. Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) gibi sistemler, bu yapay zeka odaklı yaklaşımı sergilemektedir. RIP, yapay zeka algoritmalarını kullanarak, her bir vagonun 360 derecelik görüntülerini saniyeler içinde, 125 mph'nin üzerindeki hızlarda bile yakalar ve analiz eder. Bu uç tabanlı yapay zeka sistemleri sorunları tespit eder ve demiryolu personeline 60 saniye içinde bakım sorunları hakkında uyarı verir. Sürekli izleme, potansiyel sorunların hızlı bir şekilde belirlenmesini 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.
Şekil 5. Metro de Madrid'in Yapay Zeka Tabanlı Havalandırma Sistemi.
Toplu taşımada yapay zekanın artıları ve eksileri
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:
Veri gizliliği endişeleri: Yolcu verilerinin toplanması ve kullanılması, bireysel gizlilik haklarını korumak için dikkatli bir şekilde yönetilmesi gereken önemli gizlilik endişelerini artırır.
Mevcut altyapı ile entegrasyon: Yapay zeka sistemlerini mevcut metro altyapısına entegre etmek karmaşık olabilir ve değişiklikler gerektirebilir.
Yüksek uygulama maliyetleri: Yapay zeka teknolojisini uygulamanın başlangıç maliyetleri yüksek olabilir ve bu da bazı metro sistemleri için bir engel teşkil edebilir.
Nitelikli profesyonellere ihtiyaç: Yapay zeka sistemlerini başarıyla uygulamak ve sürdürmek, yüksek vasıflı profesyoneller gerektirir ve bu bir kaynak zorluğu olabilir.
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.
Ulaşımda yapay zekanın geleceği
İstasyona girmekten gezinmeye, metroya binmeye ve metrodan çıkmaya kadar YZ tüm yolculuğu dönüştürüyor. Operasyonları optimize ediyor, güvenliği artırıyor ve sorunsuz bir yolcu deneyimi sunuyor. Ray bakımını ve enerji yönetimini iyileştirerek YZ, verimli ve uygun maliyetli metro sistemlerini garanti ediyor. Uygulama maliyetleri ve veri gizliliği endişeleri gibi zorluklara rağmen, metrolar gibi kentsel ulaşım sistemlerinde YZ'nin faydaları yadsınamaz. Şehirler büyümeye devam ettikçe, YZ metro seyahatini daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale getirmede giderek daha önemli 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. 🚀