Stadtwerke Gießen ve Brodtmann Consulting şu anda SWG'nin yerel ulaşım iştiraki MIT.BUS'un desteğiyle öncü bir yerel ulaşım projesi üzerinde çalışıyor. Rhein-Main-Verkehrsverbund (RMV) da projeye ortak olarak destek veriyor. Ana amaç, yolculara gerçek zamanlı olarak faydalı bilgiler sağlamaktır. Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı, büyük potansiyeli nedeniyle projeyi finanse ediyor.
Akıllı telefonunuzda otobüsün tam olarak ne zaman geleceğini, ne kadar dolu olduğunu ve bir bebek sandalyesi için hala yer olup olmadığını görebilmek - bu yakında Giessen'de gerçek olacak. Stadtwerke Gießen (SWG) ve yerel ulaşım iştiraki MIT.BUS'tan ulaşım uzmanları ve Brodtmann Consulting'den veri analitiği uzmanları şu anda RMV'nin desteğiyle NV-ProVi projesi üzerinde birlikte çalışıyorlar. Soyut çalışma başlığının aksine, yolcular için beklenen faydalar çok somut. Aslında akıllı algoritmalar yakın gelecekte Ren-Main Taşımacılık Birliği'nin bilgi sisteminde devrim yaratacak. SWG Ticari Direktörü Jens Schmidt, "NV-ProVi, SWG Grubu'ndaki ilk büyük veri projesidir" diyor.
İlgili ortaklar bu olağanüstü projeyle çeşitli hedefler peşinde koşuyor. Birincil amaç, yolculara yerel toplu taşıma kullanımını daha rahat ve dolayısıyla daha cazip hale getiren yararlı veriler sağlamaktır. Bunun için iki şey gerekiyor: MIT.BUS araçlarında daha fazla yolcu sayma sensörü ve çeşitli verileri birleştirmek için kullanılabilecek işlevsel arayüzler. SWG ve MIT.BUS'ta odak noktası doğal olarak ilave sayım sistemlerinin kurulmasıdır. Çünkü SWG Teknik Direktörü Matthias Funk, "Ne kadar çok gerçek veri toplayabilirsek, tahminler de o kadar doğru olacaktır" diyor.
Projenin bir diğer önemli hedefi de toplu taşımayla ilgili temel rakamları, özellikle de doluluk oranı ve zaman çizelgesine uyumu tahmin eden bir model geliştirmek. Bunu başarmak için makine öğrenimi ve yapay zeka gibi en son teknolojiler kullanılıyor. Brodtmann Consulting'in BT ve dijitalleşme ortağı ve NV-ProVi projesinin genel proje yöneticisi Marc Lammerding, "Kesinlikle yerleşik yaklaşımlarla başlıyoruz, ancak özellikle gerçek zamanlı verilerin entegrasyonunun toplu taşımada yapay zeka tabanlı tahminlerde hem bilimsel hem de uygulama odaklı bir şekilde ele alacağımız tamamen yeni yollar açacağına inanıyoruz" diyor. Son olarak, proje ortakları bu analiz yöntemlerinin toplu taşımada kullanımına ilişkin bilimsel tartışmalara da gerçek bir katkıda bulunmak istemektedir.
Daha iyi toplu taşıma - daha az CO2
Otobüsler ve trenler ulaşım dönüşümünde önemli faktörler olarak görülüyor. Özellikle de belediye otobüslerinin neredeyse bir buçuk yıldır biyo doğal gazla çalıştığı ve pratikte CO2-nötr olduğu Giessen'de. Belediye meclis üyesi Gerda Weigel-Greilich, "Bu proje, iklim-nötr bir belediye olma yolunda attığımız büyük bir adımdır" diyor. SWG Denetim Kurulu Başkanı Astrid Eibelshäuser ise şunları ekliyor: "İklimin korunması söz konusu olduğunda çok az belediyenin bu kadar kararlı ortakları vardır." Aslında, yerel ulaşım hizmetleri ve ulaşımla ilgili CO2 emisyonlarının birbirleri üzerinde doğrudan etkisi vardır. MIT.BUS Genel Müdürü Mathias Carl, "Bir bağlantı ne kadar cazip ve öngörülebilir olursa, insanların arabalarını evde bırakıp otobüsü kullanma olasılığı da o kadar artar" diyor.
Çok sayıda bileşenin çok karmaşık bir etkileşim içinde güvenilir bir şekilde çalışması gerektiğinden, verilerin ücretsiz RMV uygulamasına ve RMV web sitesindeki akıllı telefondaki canlı haritaya aktarılabilmesi için yine de bir süre ve birçok test çalışması gerekecek. Projede yer alan uzmanlar bu yılın sonundan önce sürekli olarak gerçek zamanlı veri almayı bekliyorlar. Jens Schmidt, "Şu anda RMV uygulamasına 2022 yılında canlı veri sağlayabileceğimizi varsayıyoruz" diye açıklıyor. O tarihe kadar otobüslerin sürekli olarak yolcu sayma sensörleriyle donatılması ve yapay zeka tabanlı algoritmaların geliştirilmesi gibi daha yapılacak çok iş var.
Rhein-Main-Verkehrsverbund Genel Müdürü Prof. Knut Ringat, "Yerel taşımacılıkta kapasite kullanımını tahmin etmek son derece karmaşık, ancak özellikle koronavirüs nedeniyle acil bir konudur" diyor. "Giessen'deki ortaklarımızın projesi RMV'nin dijital stratejisine ideal bir şekilde uyuyor ve burada toplanan verileri ağ genelindeki kapasite kullanım tahminlerimize dahil etmek için sabırsızlanıyoruz."
Büyük potansiyel nedeniyle finanse edildi
Projenin arkasındaki insanlar şimdiden diğer potansiyel uygulamaların neler olduğunu araştırıyor - diğer yerel ulaşım sağlayıcılarıyla ve aynı zamanda bilim camiasıyla. Çünkü gerçek şu ki: NV-ProVi'nin Giessen sınırlarının ötesinde de büyük ilgi görmesi muhtemel. Matthias Funk, "Diğer yerel yönetimler de çok benzer sorunlarla karşı karşıya" diyor. SWG ve Brodtmann Consulting'in Federal Ulaştırma ve Dijital Altyapı Bakanlığı'ndan toplam 354.418 Euro tutarında fon almasının belirleyici nedeni de tam olarak bu gerçektir. Fonlar mFUND araştırma girişiminden geliyor ve sadece titiz bir incelemenin ardından seçilen projelere veriliyor.
Yerel taşımacılığı dijital olarak optimize etme fikri tamamen yeni değil. Mevcut projenin çekirdeğini, 2018 yılında Belediye İşletmeleri Birliği tarafından düzenlenen ve özel bilgisayar uzmanlarının bir araya gelerek faydalı programlar yazdığı bir hackathon oluşturuyor. O sırada Jens Schmidt, Giessen'in otobüs hizmetindeki tıkanıklık süreleri sorununu anlattı ve bir görselleştirme istedi. Hackerlar ona tam olarak bunu sağladılar. Ve bu daha fazlasını getirdi: Vectura Analytics projesi. Brodtmann Consulting tarafından SWG ile işbirliği içinde geliştirilen analiz aracı şu anda Aralık 2018'den bu yana toplanan yaklaşık 10,3 milyon veri kaydını işliyor - 75.000'i yolcu sayma sistemleriyle olmak üzere 475.000'den fazla yolculukta. Yazılım, yolculuk süresi profilleri, yolcu sayıları ve kapasiteleri, güzergahlar ve durakların erişilebilirliği, verilerin kalitesi ve son olarak da yolcu sayım sistemlerinin optimizasyonu hakkında görselleştirilmiş bilgiler sağlıyor. Marc Lammerding, "Ham verilerden oluşturulan analizlerin akıllı ve dinamik bir şekilde görselleştirilmesi, kapsayıcı kalıpları ve eğilimleri tam olarak belirleyebilmek ve bunlara tepki verebilmek için önemli bir başarı faktörüdür" diye açıklıyor. "Farklılaştırılmış filtreler, mevcut COVID-19 salgını gibi istisnai durumların yerel ulaşım üzerindeki etkilerini hassas bir şekilde kaydetmek ve bunları tek bir yolculuğa kadar analiz etmek için de kullanılabilir - bu, mümkün olduğunca doğru ve esnek bir şekilde tepki verebilmeye yardımcı olur." Sonuç olarak, Brodtmann Consulting ve SWG ile MIT.BUS, Vectura Analytics projesindeki NV-ProVi finansman projesindeki mevcut çalışma için ideal bir temel oluşturdu.