Kentsel ulaşım sistemlerinde verimliliği ve güvenliği artırarak metro yolcularının girişten çıkışa kadar olan yolculuklarını iyileştirmek için yapay zekanın nasıl kullanıldığını keşfedin.
Metro sistemleri bir şehrin toplu taşımacılığının kalbidir ve her gün milyonlarca yolcu taşır. New York ve Tokyo gibi şehirlerde günde 3 milyon ve 6 milyondan fazla metro yolcusu taşınmaktadır. Şehirler büyüdükçe, metro sistemlerini yolcular için daha verimli, güvenli ve keyifli hale getirmek hayati önem kazanmaktadır.
İşte bu noktada Yapay Zeka (YZ) devreye giriyor ve bilet satın almaktan trenlerin bakımına kadar her şeyi dönüştürüyor. Bu makalede, bir metro sisteminde gezintiye çıkarak, yapay zekanın yolculuğun her adımını nasıl iyileştirdiğini ve her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlayan gizli yapay zeka teknolojilerini göreceğiz.
Metroda bir yolculuk genellikle sırada beklemek, bilet almak ve turnikelerden geçmekle başlar. Yapay zeka bunu aktif bir şekilde kolaylaştırarak yolcular için daha hızlı ve daha rahat hale getirir. Örneğin, metro biletleme sistemlerinde yüz tanıma teknolojisi kullanılabilir. Yoğun şehirlerde, yolcular fiziksel bilet veya akıllı kart olmadan hizmetlere erişebilir. Bunun yerine, giriş noktalarında yüzleri taranarak sorunsuz erişim sağlanıyor. Pekin, 2019 yılında aşırı kalabalıkla başa çıkmak ve yoğun saatlerde uzun kuyrukları azaltmak için bir yüz tanıma sistemi uygulamaya koydu.
Yapay zekanın sorunsuz bir şekilde entegrasyonu günlük yolculukları kolaylaştırıyor ve her gün milyonlarca yolcuya fayda sağlıyor. Yapay zeka destekli biletleme sistemleri yalnızca yolcu deneyimini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda güvenliği de artırır. Sistem, yüz verilerini analiz ederek istasyona yalnızca yetkili yolcuların girmesini sağlar. Yapay zeka kimlikleri hızlı bir şekilde doğrulayabilir, yetkisiz erişimi durdurabilir ve potansiyel tehditleri tespit edebilir. Giriş sürecini hızlandırabilir, güvenliği artırabilir ve ücret kaçakçılığını azaltabilir.
Metroya girdikten sonra istasyonda yolunuzu bulmak, özellikle de yoğun saatlerde kafa karıştırıcı olabilir. Yapay zeka tabanlı navigasyon sistemleri, yolculara gerçek zamanlı rehberlik sunarak metroda ilerlemeyi kolaylaştırabilir. Bu sistemler GPS, sensörler ve kameralar gibi kaynaklardan gelen verileri analiz ederek en iyi rotaları bulmak ve doğru, güncel yol tarifleri sunmak için yapay zeka algoritmalarını kullanır. Yolcular Google Maps benzeri mobil uygulamaları kullanarak istasyon içinde platformları, çıkışları ve kolaylıkları hızlı bir şekilde bulmak üzere adım adım yol tarifi alabilirler. Yapay zeka tabanlı navigasyon zaman kazandırabilir ve stresi azaltabilir.
Navigasyonun yanı sıra, bir metrodaki kameralardan ve bilgisayarlı görüşten elde edilen veriler, kalabalık yoğunluğunu gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanılabilir. İstasyon genelindeki kameralar, potansiyel darboğazları ve aşırı kalabalık noktaları tespit etmek için belirli bölgelerdeki yolcuları sayabilir. Bu içgörüler, transit yetkililerinin tren frekanslarını ayarlamak veya kalabalığı yönetmek için personel göndermek gibi proaktif önlemler almasına yardımcı olur. Aslında, yapay zeka Dubai'de deneysel olarak kullanılmış ve yoğun zamanlarda ve halka açık etkinliklerde sıkışıklığı %40 ila %60 oranında azaltmış ve bekleme sürelerini 30 dakikaya indirmiştir.
Yolcular trene binerken, yapay zeka seyahat deneyimlerini çeşitli şekillerde iyileştirebilir. Bu uygulamalardan bazılarını anlayalım:
Metro trenlerinin kendileri de yapay zeka destekli olabilir. 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 destekli metro trenleri personel maliyetlerini azaltır, daha iyi hizmet kalitesiyle daha fazla yolcu taşımak için daha fazla esneklik sunar, daha tutarlı bir şekilde zamanında hareket edebilir ve güç tüketimini azaltmak için hızlanma ve frenlemeyi optimize edebilir. Örneğin, Honolulu Demiryolu Transit Projesi ABD'deki ilk tamamen otonom sistemdir. Sistemin günde yaklaşık 40.000 araba yolculuğunu ortadan kaldırarak trafik sıkışıklığını ve emisyonları azaltması beklenmektedir.
Farklı istasyonlardan kaç kişinin çıkış yaptığını izlemek de metro akışını verimli bir şekilde yönetmek için gereklidir. Yapay zeka modelleri, örneğin Ultralytics YOLOv8YOLOv8 nesne takibini de destekler ve birden fazla nesneyi gerçek zamanlı olarak tanımlamak ve takip etmek için kullanılabilir, bu da onu yoğun metro sistemleri için mükemmel hale getirir. İstasyonlara yerleştirilen kameralardan gelen video akışlarını analiz eden YOLOv8 , çıkış yapan yolcuları sayabilir, hareketlerini takip edebilir ve tıkanıklık modellerini tespit edebilir.
Metronun çıkış kapılarının ötesinde, yapay zeka son kilometre bağlantı çözümlerine entegre edilebilir. Yapay zeka destekli 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 mevcut olacağını tahmin edebilir. Bu teknoloji ayrıca mevcut trafik koşullarına ve bireysel tercihlere göre en iyi rotaları ve ulaşım yöntemlerini önerebilir. Sonuç olarak, yolcular istasyondan çıkarken en uygun ulaşım seçeneklerine hızlı bir şekilde erişebilir, bekleme sürelerini kısaltabilir ve yolculuklarını daha rahat hale getirebilirler.
Yolcular olarak, metro yolculuklarımızın arkasında gerçekleşen karmaşık süreçleri genellikle gözden kaçırıyoruz. Yapay zeka, perde arkasında, özellikle de ray denetimi ve bakımında çok önemlidir. Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) gibi sistemler, bu yapay zeka odaklı yaklaşımı gözler önüne seriyor. RIP, yapay zeka algoritmalarını kullanarak, saatte 125 milin üzerindeki hızlarda bile her tren vagonunun 360 derecelik görüntülerini saniyeler içinde yakalıyor ve analiz ediyor. Bu uç tabanlı yapay zeka sistemleri sorunları tespit ediyor ve demiryolu personelini 60 saniye içinde bakım sorunları konusunda uyarıyor. Sürekli izleme, potansiyel sorunların hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve ele alınmasını mümkün kılar.
Enerji yönetimi ve optimizasyonu, yapay zekanın metrolarda yaygın olarak bilinmeyen diğer uygulamalarıdır. Örneğin, Metro de Madrid, havalandırma için enerji maliyetlerini %25 oranında azaltmak ve CO2 emisyonlarını yılda 1.800 ton azaltmak için yapay zeka tabanlı bir sistem kullanmaktadır. Yılda 80 gigawatt saate kadar enerji tüketen 891 havalandırma fanını çalıştıran sistem, arı kolonilerinin yiyecek arama davranışından esinlenen bir optimizasyon algoritması kullanıyor. Bu algoritma, hava sıcaklığı, istasyon mimarisi, tren sıklığı, yolcu yükü ve elektrik fiyatları gibi faktörleri göz önünde bulundurarak 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 zaman içinde gelişir.
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 kestirimci bakım, kazaların ve arızaların önlenmesine yardımcı olur.
Bununla birlikte, metro sistemlerinde yapay zekanın uygulanması, aşağıdaki gibi zorlukları da beraberinde getirmektedir:
Bu zorluklara rağmen, faydaları YZ'yi metrolar gibi modern kentsel ulaşım sistemlerinde dönüştürücü bir güç haline getirmektedir. Artan verimlilik, gelişmiş güvenlik ve iyileştirilmiş yolcu deneyimleri potansiyeli, YZ topluluğunun neden YZ'nin sunduğu avantajları tam olarak gerçekleştirmek için bu engelleri aşmak için aktif olarak çalıştığını açıklıyor. Bu nedenle, bir dahaki sefere metroya bindiğinizde, yolculuğunuzun bir parçası olan YZ yeniliklerine dikkat edin.
Yapay zeka, istasyona girişten metroda gezinmeye, metroya binmeye ve metrodan çıkmaya kadar tüm yolculuğu dönüştürüyor. Operasyonları optimize ediyor, güvenliği artırıyor ve kusursuz bir yolcu deneyimi sunuyor. YZ, ray bakımını ve enerji yönetimini iyileştirerek verimli ve uygun maliyetli metro sistemlerini garanti ediyor. Uygulama maliyetleri ve veri gizliliği endişeleri gibi zorluklara rağmen, metrolar gibi kentsel ulaşım sistemlerinde yapay zekanın faydaları yadsınamaz. Şehirler büyümeye devam ettikçe, yapay zeka metro seyahatlerini daha akıllı, daha güvenli ve daha verimli hale getirmede giderek daha hayati bir rol oynayacaktır.
Yapay zeka hakkında bilgi edinmeye devam etmek için topluluğumuzla bağlantıda kalın! Tarım ve üretim gibi çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler oluşturmak için yapay zekayı nasıl kullanabileceğimizi keşfetmek için GitHub depomuza göz atın. 🚀
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
