Stadtwerke Gießen ve Brodtmann Consulting'in veri analitiği uzmanları arasındaki ortak bir işbirliğiyle, şehir içi otobüslerin kullanımı ve zaman çizelgesine uyumu konusunda tamamen yeni bilgiler sağlayacak bulut tabanlı bir uygulama geliştirilecek. Giessen'deki yerel ulaşımın optimizasyonu açısından taşıdığı yüksek önem nedeniyle Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı, Modernite Fonu ("mFUND") finansman kılavuzunun bir parçası olarak projeyi toplam 354.418,00 Euro ile finanse ediyor.
"Şu anda 3. güzergahta binmek istediğim araç tam olarak nerede?", "Bağlantıyı sağlayan araç trafik ışıklarında beklediği için hafif bir gecikmeye rağmen bağlantımı yapabilecek miyim?" "Araçta bisikletim veya çocuk arabam için hala yer var mı, yoksa sadece üç dakika sonra gelen bir sonraki aracı beklemeye değer mi?" Tüm bunlar Giessen'deki yerel ulaşım araçlarında müşterilerin kendilerine sıklıkla sordukları sorular. Yapay zeka gelecekte bu soruların yanıtlarını verecek. Stadtwerke Gießen (SWG) Ticari Direktörü Jens Schmidt, "BT ortağımız Brodtmann Consulting ile birlikte şu anda geniş kapsamlı bir dijital çözüm üzerinde çalışıyoruz" diyor. Somut olarak proje şu şekilde özetlenebilir: otobüslerin ne zaman dolu olduğunu ve programa ne kadar uyduklarını tahmin etmek için mevcut geçmiş veriler ile gerçek zamanlı olarak kaydedilen güncel verileri akıllı bir şekilde birbirine bağlamak. Brodtmann Consulting'de veri uzmanı ve tüm projenin proje yöneticisi olan Marc Lammerding, "Devam eden proje süresince, araç doluluğunun tek bir yolculuk boyunca ve daha uzun süreler boyunca nasıl geliştiğine dair birçok yeni bilgi edinmeyi umuyoruz" diyor. "Sonuç olarak, Giessen'in yerel ulaşım sisteminin son müşterilerine kendi yolculuklarını eskisinden çok daha kesin ve rahat bir şekilde planlayabilecekleri bir araç sunmakla kalmıyor, aynı zamanda bu alanda daha fazla araştırma ve geliştirme için de önemli bir temel oluşturuyoruz."
Yolcular için de bilgi
Gelecekte, yerel taşımacılığı daha cazip hale getirecek olan projenin tek avantajı, yerel taşımacılıktaki mevcut koltuk mevcudiyeti hakkında daha hızlı ve daha kesin bilgi sağlamak değildir. Öğrenme sistemi tarafından toplanan ve enterpole edilen veriler, projenin bir parçası olarak Ren-Main Taşımacılık Birliği'nin (RMV) gerçek zamanlı bir haritasında da görselleştirilecek. MIT.BUS GmbH Genel Müdürü Mathias Carl, "Bu veriler daha sonra işlenecek ve yolcularımızın yerel toplu taşıma araçlarını cep telefonlarından veya duraklardaki monitörlerden gerçek zamanlı olarak takip edebilecekleri ve böylece daha iyi deneyimleyebilecekleri şekilde görüntülenecek" diye ekliyor. Nihai genişleme aşamasında, otobüsün belirli bir zamanda belirli bir durakta ne kadar dolu olduğunu ve zamanında varıp varmayacağını görmek için akıllı telefonda bir uygulama kullanmak mümkün olmalıdır. Bu bilgiler yolcuların karar vermelerine yardımcı olacaktır. Örneğin, acele etmeleri gerekip gerekmediği ve muhtemelen sadece ayakta mı yer bulabilecekleri ya da rahat bir şekilde oturarak iki otobüs sonra varacakları yere ulaşıp ulaşamayacakları gibi. RMV, yüksek potansiyeli nedeniyle projeyi destekliyor. İlişkili bir ortak olarak dernek, proje entegrasyonunu garanti eder.
SWG için yeni bir bölge
Bu proje SWG ve MIT.BUS'u ilk kez büyük veri ve yapay zeka ile aktif bir temasa geçiriyor. Ortakları Brodtmann Consulting ise bu alanda zaten geniş bir deneyime sahip. BT uzmanları, proje için sinir ağları gibi makine öğrenimi alanındaki modern kavramlara dayalı tahmin algoritmaları geliştiriyor. Marc Lammerding, "Sinir ağları için teori ve algoritmalar bir süredir mevcuttu" diyor. "Bulut tabanlı veri merkezleri artık inanılmaz büyüklükteki verileri işlememizi ve sonuçları gerçek zamanlı olarak sunmamızı sağlıyor. Sadece gerçek zamanlı verilerle bir yılda toplam iki milyardan fazla tekil bilgi üretiliyor. Yapay zeka kullanılmadan anlamlı analizler yapmak neredeyse imkansız olurdu." Proje kapsamında verilerin analiz edilmesinin yanı sıra üniversitelere ve araştırma kurumlarına da erişim sağlanacak.
"Mathias Carl sözlerine şöyle devam ediyor: "Elbette burada, kendi bünyemizde mevcut olan verilerle başlıyoruz. "Elbette projemizle diğer belediye hizmetlerine ve yerel ulaşım şirketlerine ilham verebilmekten ve bu alanda öncü olarak yeni inovasyonlara katkıda bulunmaktan memnuniyet duyarız."
Her iki ortak da bunun yerel ulaşım hizmetlerini sürdürülebilir bir şekilde optimize edeceğine inandıkları için finansman başvurusunda bulundular. Ocak ayı ortasında Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı, mFUND (Modernite Fonu) araştırma girişiminin finansmanını onayladı.
Başlangıçta "hackerlar" vardı
Resmi adı "NV-ProVi" olan proje fikri, Belediye İşletmeleri Birliği (VKU) tarafından düzenlenen bir etkinlikte doğdu. Jens Schmidt, "VKU bizi bir hackathon'a davet etmişti ve biz de otobüslerimizin durak dışındaki boşta kalma sürelerine ilişkin verileri yanımızda getirmiştik" diye hatırlıyor. Tüm MIT.BUS araçları GPS vericileriyle donatıldığından, veriler bir süredir ham haliyle mevcuttu. Jens Schmidt, "'Hacker'ların sadece bir hafta sonunda yapmayı başardıkları şey gerçekten inanılmazdı" diyor. Hatta bir ısı haritasında otobüslerin genellikle uzun süreler boyunca nerede park ettiklerini görselleştirebildiler.
SWG yönetim kurulu üyesi, "Bu deneyim daha fazlası için iştahımızı kabarttı" diye ekliyor. Ve bunun iyi bir nedeni var. Ne de olsa SWG sadece konum verilerine sahip değil, aynı zamanda yolcu sayma sistemi sayesinde o anda otobüste kaç kişi olduğunu da biliyor. Yalnızca tüm bu verileri harmanlama seçeneği, elde edilen bilgilerin karar verme için bir temel olarak kullanılmasını mümkün kılar.
BMVI'nin mFUND'u hakkında
BMVI, mFUND araştırma girişiminin bir parçası olarak 2016 yılından bu yana Mobilite 4.0 için veri tabanlı dijital uygulamalara ilişkin araştırma ve geliştirme projelerini finanse etmektedir. mFUND, finansal desteğin yanı sıra siyaset, iş dünyası ve araştırma alanlarından paydaşlar arasında ağ kurulmasını ve çeşitli etkinlik formatları aracılığıyla mCLOUD veri portalına erişimi desteklemektedir. Daha fazla bilgi www.mfund.de adresinde bulunabilir.