amerikali
Yeni Üye
İki yıllık araştırmadan sonra, KI4autoBUS proje ekibinin üyeleri, yerel toplu taşıma alanında gelecekteki teklifleri planlamak ve kontrol etmek için yapay zeka (AI) tabanlı bir çözüm geliştirme girişiminin ilk sonuçlarını sundu. Hof Üniversitesi’ndeki katılımcı Bilgi Sistemleri Enstitüsü’nde (Iisys) araştırma görevlisi olan Alexander Kern, şu ana kadar yapılan çalışmalara dayanarak, AI sayesinde toplu taşımanın verimliliğinin “kullanıcılar ve sağlayıcılar için gözle görülür şekilde artırılabileceğini” söylüyor. Proje, geliştirilen sistemin rezervasyon taleplerini (“tahminli talep”) öngördüğünü ve otonom servisleri önceden uygun duraklara yerleştirdiğini gösteriyor.
Reklamcılık
DB Regio Bus ve Fraunhofer Malzeme Akışı ve Lojistik Enstitüsü’nün (IML) liderliğindeki KI4autoBUS, öncelikle robot arabalar aracılığıyla hareketliliği artırmayı amaçlıyor. Bavyera Ekonomik İşler Bakanlığı tarafından finanse edilen proje Ekim 2021’de başladı ve yıl sonuna kadar devam edecek. DB’nin 2017 yılında yerel toplu taşımaya ilk otonom otobüslerini gönderdiği Rottal-Inn bölgesindeki Bad Birnbach’taki mevcut altyapı üzerine inşa ediliyor.
Daha kısa bekleme süreleri ve eş zamanlı hizmet
Projenin konsepti, Bad Birnbach’taki tüm seyahat taleplerinin dikkate alınmasını ve birden fazla rezervasyon talebinde bulunurken tekerlekli sandalye kullanıcıları gibi özel hareket kabiliyetine sahip kişilere öncelik verilmesini içermektedir. Mümkünse boş çalıştırmalardan ve uzun bekleme sürelerinden kaçınılmalıdır. Bunu yapmak için araştırmacılar “Güçlendirilmiş Öğrenmeye” (RL) güveniyorlar. Bu “pekiştirme” yöntemi, insanların deneme yanılma yoluyla hedeflere ulaşmak için kullandıkları öğrenme sürecini taklit eder. Spesifik olarak, mekik gibi bir etmen, çevresi ile etkileşime girerek belirli bir görevi bağımsız olarak çözebilmelidir. Ödül maksimuma çıkarıldı ve KI4autoBUS’un testlerdeki meslektaşlarına göre bu, yolcular için bekleme sürelerinin azalmasına ve tüm seyahat taleplerinin eşzamanlı olarak yerine getirilmesine yol açtı.
Bir sonraki adım, ajanı gerçek operasyonlarda kullanmak ve eğitim sırasında öğrendiği becerileri simülasyon ortamında göstermektir. Bunu yapmak için sistem, planlama sisteminden bir arayüz aracılığıyla yolculuk talepleri ve proje için değiştirilen servislerin konumları hakkında gerçek zamanlı veriler alır. Amaç hangi robot aracın hangi durağa devredileceğine karar vermektir.
Kabul edilme sorunu
IML’nin dijitalleştirme uzmanı Nicole Wagner-Hanl, çözümün otomatik dağıtım planlaması yoluyla “toplu taşımadaki kıt araç kaynaklarını ideal şekilde kullanabileceğini” vurguluyor. Daha fazla erişilebilirliğe ilişkin gereksinimlerin karşılanması da mümkündür. Filo boyutu optimize edilebilir ve işletme maliyetleri azaltılabilir.
Hof’un katkısı sınırlı hareket kabiliyetine sahip kişilerin toplu taşımaya erişimini kolaylaştırmaktır. Iisys, ilgili hedef grup için mekiklerin kullanımını kolaylaştırmak amacıyla akustik sinyalleri kullanan bir sesli rehber geliştirdi: Prototip şu anda akustik sinyallerin nasıl “kabul edildiğini ve test deneklerine ne ölçüde yardımcı olduklarını” test etmek için kullanılıyor” diye açıklıyor Kern . Otonom servislerde kabul sorunu önemli bir rol oynuyor: Yolcular sistem tarafından yeterli bilgiyle “alındıklarını” hissetmeliler. Şu anda programlanmış olan ek seyahat ve çevre bilgileri duyurusu da burada faydalıdır.
Sesli rehber
(benim)
Haberin Sonu
Reklamcılık
DB Regio Bus ve Fraunhofer Malzeme Akışı ve Lojistik Enstitüsü’nün (IML) liderliğindeki KI4autoBUS, öncelikle robot arabalar aracılığıyla hareketliliği artırmayı amaçlıyor. Bavyera Ekonomik İşler Bakanlığı tarafından finanse edilen proje Ekim 2021’de başladı ve yıl sonuna kadar devam edecek. DB’nin 2017 yılında yerel toplu taşımaya ilk otonom otobüslerini gönderdiği Rottal-Inn bölgesindeki Bad Birnbach’taki mevcut altyapı üzerine inşa ediliyor.
Daha kısa bekleme süreleri ve eş zamanlı hizmet
Projenin konsepti, Bad Birnbach’taki tüm seyahat taleplerinin dikkate alınmasını ve birden fazla rezervasyon talebinde bulunurken tekerlekli sandalye kullanıcıları gibi özel hareket kabiliyetine sahip kişilere öncelik verilmesini içermektedir. Mümkünse boş çalıştırmalardan ve uzun bekleme sürelerinden kaçınılmalıdır. Bunu yapmak için araştırmacılar “Güçlendirilmiş Öğrenmeye” (RL) güveniyorlar. Bu “pekiştirme” yöntemi, insanların deneme yanılma yoluyla hedeflere ulaşmak için kullandıkları öğrenme sürecini taklit eder. Spesifik olarak, mekik gibi bir etmen, çevresi ile etkileşime girerek belirli bir görevi bağımsız olarak çözebilmelidir. Ödül maksimuma çıkarıldı ve KI4autoBUS’un testlerdeki meslektaşlarına göre bu, yolcular için bekleme sürelerinin azalmasına ve tüm seyahat taleplerinin eşzamanlı olarak yerine getirilmesine yol açtı.
Bir sonraki adım, ajanı gerçek operasyonlarda kullanmak ve eğitim sırasında öğrendiği becerileri simülasyon ortamında göstermektir. Bunu yapmak için sistem, planlama sisteminden bir arayüz aracılığıyla yolculuk talepleri ve proje için değiştirilen servislerin konumları hakkında gerçek zamanlı veriler alır. Amaç hangi robot aracın hangi durağa devredileceğine karar vermektir.
Kabul edilme sorunu
IML’nin dijitalleştirme uzmanı Nicole Wagner-Hanl, çözümün otomatik dağıtım planlaması yoluyla “toplu taşımadaki kıt araç kaynaklarını ideal şekilde kullanabileceğini” vurguluyor. Daha fazla erişilebilirliğe ilişkin gereksinimlerin karşılanması da mümkündür. Filo boyutu optimize edilebilir ve işletme maliyetleri azaltılabilir.
Hof’un katkısı sınırlı hareket kabiliyetine sahip kişilerin toplu taşımaya erişimini kolaylaştırmaktır. Iisys, ilgili hedef grup için mekiklerin kullanımını kolaylaştırmak amacıyla akustik sinyalleri kullanan bir sesli rehber geliştirdi: Prototip şu anda akustik sinyallerin nasıl “kabul edildiğini ve test deneklerine ne ölçüde yardımcı olduklarını” test etmek için kullanılıyor” diye açıklıyor Kern . Otonom servislerde kabul sorunu önemli bir rol oynuyor: Yolcular sistem tarafından yeterli bilgiyle “alındıklarını” hissetmeliler. Şu anda programlanmış olan ek seyahat ve çevre bilgileri duyurusu da burada faydalıdır.
Sesli rehber
(benim)
Haberin Sonu