AIoT가 스마트 교통 솔루션을 가능하게 하는 방법

디지털에 대한 강조가 증가함에 따라 AI 및 IoT의 주요 발전 팬데믹 이후 세계의 변화는 교통 혼잡을 완전히 없애는 열쇠가 될 수 있습니다.

교통 체증이 없는 초기 유행병 시대는 공식적으로 끝났으며 샌프란시스코와 같은 주요 도시에서는 2019년 주말 고속도로 막힘으로 거의 90%가 회복되었다고 보고했으며 전국의 통근자들은 다시 한번 범퍼 투 범퍼 트래픽에 갇혔습니다. 사람들은 2020년 동안 비어 있는 도로를 따라 편안하게 돌아다녔고 아침 출퇴근은 고통스러운 모닝콜에서 컴퓨터 화면으로 빠르게 걸어가는 것으로 바뀌었습니다. 그러나 이제 세상이 깨어나 사람과의 연결을 추구함에 따라 도로가 막히고 고속도로에서 공회전으로 인해 60억 갤런의 휘발유가 손실되고 있으며 빨간 신호등이 너무 오래 남아 있는 것 같습니다.

교통 체증은 대기 시간 외에도 수많은 문제의 촉매제입니다. 공회전 차량은 가스 낭비와 이산화탄소 배출 증가, 조급한 운전자, 안전하지 않은 도로 상태가 잠재적인 부상 및 사고의 비율을 증가시킨다는 것을 의미합니다. 도로 운영자에게 배포되는 부정확하고 시기적절한 데이터는 고인 물이나 블랙 아이스로 인한 신뢰할 수 있는 기상 도로 예측 또는 I-5 축적 간의 차이일 수 있습니다. 운전자는 이러한 도로 운영자에게 실시간으로 성공적으로 제공되는 실시간 정보에 의존하여 고속도로를 따라 쉽게 이동할 수 있지만 이러한 유형의 데이터 전송을 대규모로 유지하는 것은 말처럼 쉽지 않습니다. 그렇기 때문에 전 세계의 도시에서는 교통 체증에 대한 지속적인 양방향 데이터 전송을 용이하게 하고 운전자에게 도로의 모든 위험을 경고할 수 있는 효율적이고 기술적으로 발전된 솔루션을 찾고 있습니다.

운 좋게도 도시 거주자들에게 있어 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)의 주요 발전은 주로 전염병 이후 세계에서 디지털 혁신에 대한 강조가 증가함에 따라 교통 혼잡을 완전히 제거하는 열쇠가 될 수 있습니다. . IoT는 소프트웨어 개발, 공급망 관리, 사용자 경험 등을 향상시키는 입증된 능력 덕분에 기하급수적으로 성장하고 있습니다. 2020년 이후 130% 증가한 2024년까지 830억 개 이상의 연결이 예상되는 IoT 생태계는 이제 도시 지역의 교통 혼잡에 대한 솔루션을 포함하여 특정 문제를 해결하기 위해 대규모 배포를 가능하게 할 만큼 충분히 강력합니다.

연결된 장치에 내장된 AI 지원 지능형 교통 관리 소프트웨어는 이제 교통 혼잡을 진정으로 해결하는 데 필요한 규모로 교통 패턴, 기상 조건 등을 분석할 수 있을 만큼 충분히 발전했습니다. 그렇다면 이 기술은 어떻게 작동하며 현재의 트래픽 관리 솔루션보다 더 나은 이유는 무엇입니까?

도로를 따라 전략적으로 배치된 센서가 장착된 블랙박스로 시작하고 도로변 서버에 연결하여 다른 센서 및 운영자에게 실시간 정보를 전달합니다. 그런 다음 이 운영자는 신호를 수신하여 직원에게 지시하여 디지털 간판을 변경하고, 교통 통제에 경고하여 도로를 폐쇄하고, 더 나은 핫스팟 혼잡 지역 식별을 통해 도시 전체의 이동을 관리하는 데 도움을 줍니다. 데이터는 차량에서 처리되고 클라우드로 전송 및 집계되며 최소한의 지연으로 다시 전송되어 현지화된 도로 안전 메시지를 전달합니다. 차량, 운영자 및 교통 관제사는 서로 즉시 통신할 수 있어 현재 시행 중인 예방 조치를 중심으로 순환하는 효과적인 교통 관리 솔루션을 제공합니다.

AIoT 지원 스마트 트래픽 솔루션의 입증된 이점은 다음과 같습니다.

• 차량 배기가스 감소
• 정확한 트래픽 수 및 실시간 기록
• 신호등 및 고속도로에서의 대기 시간 감소
• 교통 패턴 및 도로 상황 변화에 대한 효율적인 대응
• 계정 및 인적 오류 식별을 위한 교육으로 사고 감소
• 트래픽 용량과 수요의 균형을 맞춰 실시간으로 이상 감지
• 도시 지역의 안전한 도로와 민간인

스마트 교통 솔루션은 이미 전 세계 주요 도시에 배포되고 있습니다. 이러한 솔루션은 적응이 가능하며 AI로 구동되기 때문에 서비스를 제공하는 도시의 패턴에 대해 더 많이 학습함으로써 배포 기간이 길어질수록 더 스마트하고 효과적입니다. 이것은 AI 기반 솔루션의 가장 큰 약속 중 하나이며 우리는 이러한 방식으로 계속해서 실행되는 것을 보았습니다. 예를 들어 인공 지능 신경망의 생성을 살펴보겠습니다. 두뇌 시뮬레이션을 만들 때 내부 대화를 촉발하기 위한 초기 연결을 개발해야 합니다. 그런 다음 시뮬레이션된 훈련 모델에 대한 테스트를 실행하여 더 많은 연결이 이루어집니다. 네트워크가 확장됨에 따라 다양한 상황을 자율적으로 실행하며 새로운 연결의 생성을 통해 학습하고 진화합니다. 새로운 신경망 연결을 물리적으로 구현할 필요 없이 적응력이 있고 자급자족할 수 있습니다. AIoT 트래픽 관리 솔루션은 비슷한 방식으로 작동합니다. 센서가 도로 상태, 날씨 패턴, 차량 및 운전자 경향을 추적하는 시간이 늘어날수록 IoT 센서 클라우드 네트워크는 자체적으로 더 많은 연결을 생성할 것입니다. 이것은 일반적으로 보상 및 페널티 시스템으로 알려져 있지만 이제는 AIoT가 도입되었습니다.

스마트 교통 관리 시스템은 적응하고 궁극적으로 지연 시간 없이 도로 운영자에게 예상되는 실시간 교통 경고를 제공합니다. 연결이 이루어지고 고속도로가 열리며 가스 배출량이 감소하고 도로가 더 안전해집니다. AIoT 기술을 도시 지역의 교통 체증에 대한 솔루션으로 활용하면 운전자에게 아침 통근 시 모든 녹색 신호가 제공되고 이동 방식이 변경되어 전 세계 도시의 미래를 위해 보다 환경 친화적이고 효율적이며 안전한 도로 상태를 촉진할 수 있습니다. .