MIT Transit Lab hakkab arendama ühistranspordiasutustele mõeldud tehisintellekti platvormi, mis koondab operatiivseire, juhtimiskeskuse töö ja reisijate teavitamise ühte süsteemi. Projekti Public Transit Intelligence Hub ehk PTIQ eesmärk on anda transpordivõrkude töötajatele olukorrast terviklikum ülevaade ning aidata neil teha kiiremaid ja paremini informeeritud otsuseid.

Google.org teatas, et toetab projekti 2,1 miljoni dollariga. PTIQ on üks 15 üle maailma välja valitud projektist Google.orgi algatuses Impact Challenge: AI for Government Innovation. Lisaks rahastusele pakub Google.org kolme aasta pikkusele projektile ka oma inseneride ja tehisintellekti tooteekspertide pro bono tuge.

Killustunud info koondatakse ühte vaatesse

Ühistranspordi juhtimiskeskused töötavad suure hulga samaaegsete infovoogudega. Töötajad jälgivad muu hulgas sõidukite asukohti, jaamade olukorda, reisijate liikumist, liiklust, teeolusid ning raadio- ja videoinfot. MITi kirjelduse järgi paikneb see teave sageli eraldiseisvates süsteemides, mistõttu ei pruugi kogu võrgustiku seisund olla ühest kohast nähtav.

PTIQ eesmärk on need andmed ja töövood omavahel siduda. Kavandatav otsustustugi ühendab prognoosimudelid, optimeerimislahendused ja suurtel keelemudelitel põhineva konteksti mõistmise. Nii võiks juhtimiskeskuse töötaja saada eri allikatest pärineva info asemel koondatud ülevaate ning hinnata võimalikke tegevusi kiirelt muutuvas olukorras.

Tehisintellekt ei asenda juhtimiskeskuse töötajaid

Projekti juhid rõhutavad, et platvormi eesmärk ei ole operatiivseid otsuseid inimestelt üle võtta. MIT Transit Labi kaasdirektori Awad Abdelhalimi sõnul peaks tehnoloogia aitama otsustajatel kasutada paremat ja täielikumat infot, samal ajal kui lõplik valik jääb töötajatele.

See on oluline, sest ühistranspordi juhtimises tuleb arvestada korraga paljude osapoolte ja piirangutega. Ühel otsusel võivad olla erinevad mõjud reisijatele, sõidukijuhtidele, jaamadele ning liikluskorraldusele. Seetõttu ei pruugi olukordadel olla üht kindlat matemaatiliselt õiget vastust.

MITi professori ja projekti teise põhijuhi Jinhua Zhao hinnangul ei seisne ühistranspordis tehisintellekti kasutuselevõtu keerukus ainult tehnoloogias. Sama oluline on see, kas lahendus sobitub organisatsiooni töökorraldusega ja kas töötajad usaldavad süsteemi soovitusi.

Fookuses on häiretele reageerimine ja reisijainfo

PTIQ arendamisel osalevad MITi Transit Lab, MIT Mobility Initiative, Transit Research Consortium ja Northeastern University teadlased. Projekti aluseks on varasem rakendusuuringute kogemus koostöös ühistranspordiasutustega mitmes suurlinnas.

Arendajad loodavad, et keskne platvorm aitab asutustel häiretele ja ootamatutele sündmustele tõhusamalt reageerida. Võimalik kasu puudutab nii juhtimiskeskuste töötajaid kui ka reisijaid: eesmärk on parandada otsuste tegemise kiirust, vähendada ülekoormust peatustes ja jaamades ning edastada täpsemat ja õigeaegsemat infot.

Eesti ettevõtjatele ja AI kasutajatele pakub projekt huvitava näite sellest, kuidas tehisintellekti rakendamine sõltub lisaks mudeli võimekusele ka olemasolevate andmeallikate ühendamisest, tööprotsessidest ja inimeste valmisolekust süsteemi kasutada. Eriti keerukates teenustes võib AI roll olla otsuste toetamine, mitte täielik automatiseerimine.

Mida edasi jälgida?

Jälgida tasub, kuidas PTIQ eri transpordiasutuste töövoogudega ühildub, millist mõju avaldab see töötajate otsustele ja reisijate teavitamisele ning kuidas hinnatakse tehisintellekti toimivust dünaamilises, mitme osapoolega keskkonnas.

Algallikas: MIT AI