Stadtwerke Gießen, öncü bir araştırma projesiyle yerel toplu taşımada devrim yaratmaya hazırlanıyor. İlk sonuçlar halihazırda mevcut.
Hangi otobüste ne zaman kaç kişi seyahat ediyor ve herhangi bir zamanda otobüs tam olarak nerede? Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı tarafından finanse edilen ve Stadtwerke Gießen (SWG) ile danışmanlık firması Brodtmann Consulting'in üzerinde çalıştığı NV-ProVi projesinin amacı, bu sorulara her an tam olarak yanıt verebilmek. Aslında bu bilgi giderek daha önemli hale geliyor. Çünkü bu bilgiler, yerel toplu taşıma hizmetlerinin hem çekicilik hem de maliyet etkinliği açısından belirgin bir şekilde optimize edilmesine hizmet ediyor. "Biyometanla çalışan, neredeyseCO2-nötr şehir içi otobüslerimiz, Giessen'de sürekli ve güçlü bir şekilde ilerlettiğimiz ulaşım dönüşümünün önemli bir parçasıdır. NV-ProVi projesi bizim için ileriye doğru atılmış kararlı bir adımdır" diyor SWG Ticari Direktörü Jens Schmidt ve arka planı açıklıyor.
Tam olarak ne hakkında?
NV-ProVi gerçek bir yenilik: SWG'nin yerel taşımacılık iştiraki MIT.BUS'a ait araçlar, konumları ve doluluk durumlarıyla ilgili verileri bir sunucuya gönderiyor. Burada, yapay zeka (AI) otobüslerin kullanımına ilişkin bir tahmin hesaplıyor ve bunu kullanıma sunuyor. Tüm bunlar gerçek zamanlı olarak gerçekleşiyor. Jens Schmidt, "Verilerimiz pek çok kişinin ilgisini çekiyor" diyor. Ulusal ulaşım kuruluşlarını, toplu taşıma verilerini işleyen şirketleri - örneğin yeni hizmetler geliştirmek için - ve güvenilir ulaşım modellerinin oluşturulması gibi araştırma amaçları için bu tür ayrıntılı bilgileri iyi bir şekilde kullanabilecek üniversiteleri potansiyel müşteriler olarak adlandırıyor. Technische Hochschule Mittelhessen'den Prof Dr Jörg Pfister bu durumu şöyle ifade ediyor: "Ampirik araştırmalar, genellikle elde edilmesi zor olan güncel, serbestçe erişilebilir verilerle gelişir. Bu yüzden NV-ProVi gibi projeler bizim için gerçek birer altın madeni."
Son olarak, Giessen kentindeki sorumlular da konuya çok dikkat etmelidir. "Bulgular SWG ile birlikte yerel ulaşım hizmetlerini geliştirmemize yardımcı olacak. Ve böylece giderek daha fazla insanı otobüse geçmeye ikna edeceğiz. Sonuç olarak NV-ProVi, kenti 2035 yılına kadar iklim açısından nötr hale getirme hedefimize katkıda bulunuyor," diye özetliyor Gerda Weigel-Greilich.
Diğer pek çok kişi gibi ulaşımdan sorumlu daire başkanı da projenin ilerleyişinden memnun. Mart 2020'deki başlangıçtan bu yana çok şey oldu. Örneğin, MIT.BUS hibe tarafından finanse edilen tüm yolcu sayma sistemlerini kurdu. Bu yılın Mart ayından bu yana tüm araçlar konumları hakkında sürekli olarak gerçek zamanlı veri sağlıyor. 56 otobüsten 25'i ayrıca her duraktan kalkıştan sonra güncellenmiş yolcu sayısını da gönderiyor. Yazılım uzmanları, daha ileri işlemler için gerekli olan ilk yapay zeka prototiplerini geliştirdiler ve şu anda tahmin hassasiyeti ve algoritmanın hızı için optimize ediyorlar.
İlk görselleştirme
Ara sonuçları görselleştirmek için LiveMap adı verilen bir harita oluşturulmuştur. Bu harita, gerçek zamanlı olarak mevcut olan konum ve doluluk bilgilerini görselleştirmektedir. Bunun özelliği, şu anda kullanılan çoğu sistemin aksine, yapay zekanın duraklar arasında araçların konumlarını enterpole etmemesidir. Bunun yerine, en geç her on saniyede bir güncellenen GPS verilerini işler. Sonuç olarak, planlanmamış sapmalar, yol çalışmaları veya diğer trafik engelleri nedeniyle otobüsler normalden farklı bir rota izlese bile yapay zeka anlamlı sonuçlar verir. MIT.BUS Genel Müdürü Mathias Carl, "NV-ProVi-LiveMap mevcut duruma kolayca adapte olabiliyor ve her zaman doğru bilgileri gösteriyor" diye özetliyor.
Kapasite kullanım göstergeleri için akıllı bir karışım kullanılıyor. Yolcu sayma sistemleriyle donatılmış otobüsler için yapay zeka, mevcut değerleri görüntülemek için gerçek zamanlı verilerini kullanır. Yolculuğun geri kalanı için tahminleri ise geçmiş bilgilerden hesaplıyor. Yıllar boyunca toplanan bu veriler, üzerinde sayım sistemi bulunmayan araçlar için de kullanılır. Burada yapay zeka Giessen'deki genel toplu taşıma durumunu analiz ediyor ve tüm araçlar için tahminler oluşturuyor.
Jens Schmidt, "Ancak Giessen'in mevcut LiveMap'i kalıcı bir kurulum olarak planlanmıyor" diye belirtiyor. Bunun yerine veriler er ya da geç, projeyi iki yıldır aktif olarak destekleyen Ren-Main Taşımacılık Birliği'nin LiveMap'ine dahil edilecek. Bununla birlikte, mevcut görselleştirme yolculuğun nereye gittiğini ve yolcuların neler bekleyebileceğini aktarmak için uygundur. Aslında, yakında bir akıllı telefonda otobüsün tam olarak ne zaman varacağını, ne kadar dolu olduğunu ve bir bebek sandalyesi için hala yer olup olmadığını gerçek zamanlı olarak görmek mümkün olmalıdır. Boş koltukları olan ya da en azından doluluk oranı önemli ölçüde düşük olan alternatifleri gösteren bilgiler de düşünülebilir. Kısacası: NV-ProVi öncelikle yolcuların otobüs ve trenleri kullanmasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Hızlı ve kolay erişilebilir bilgilerle. Bu özelliklerden biri zaten biraz azaltılmış bir biçimde mevcut: Mayıs ayının başından bu yana SWG, otobüslerin ne kadar dolu olduğunu net bir grafikle gösteriyor. Her rota için, her zaman ve rotanın her bölümü için.
Teknolojik olarak ön planda
SWG, NV-ProVi'ye olan bağlılığıyla teknik ilerlemenin itici gücü olduğunu bir kez daha kanıtlıyor. Jens Schmidt, "Almanya'daki en yenilikçi toplu taşıma projelerinden biri üzerinde çalışıyoruz" diyor. Gerda Weigel-Greilich ise şunları ekliyor: "Giessen şehri yenilikçiliği teşvik ediyor ve SWG ile birlikte teknolojik bir öncü olmaktan gurur duyuyor."
Anahtar kelime tanıtım: NV-ProVi toplu taşımayı kararlı bir şekilde ilerletmek için gereken her şeye sahip. Dolayısıyla, araştırma projesinin sonuçları diğer yerel yönetimler ve ulaşım hizmeti sağlayıcıları için de büyük ilgi uyandırmaktadır. Federal hükümetin projeye 350.000 Avro'dan fazla destek vermesinin nedeni de budur. Fonlar mFUND araştırma girişiminden geliyor ve ancak titiz bir incelemeden sonra veriliyor.
Dr. Jörg Pfister, NV-ProVi'nin trafik dönüşümü için ne kadar faydalı olduğunu şöyle değerlendiriyor: "Verileri, ayrıntılı modeller kullanarak Giessen'deki trafiği gerçekçi bir şekilde simüle etmek için kullanıyoruz. Bu yaklaşımla, trafik akışını iyileştirmeye yönelik iyi fikirler sanal olarak uygulanabilir ve beklenen etki hakkında anlamlı bilgiler üretilebilir. Bu bilgiler daha sonra Giessen'de ve başka yerlerde sürdürülebilir hareketlilik için doğru kararların alınmasına temel oluşturmaktadır. Elbette bu yaklaşım, ilgili veriler mevcutsa, herhangi bir belediyeye aktarılabilir."