Napovedovanje prometa na slovenskih avtocestah z umetno inteligenco

CREApro je v sklopu DARS-ovega projekta “Sistem kratkoročne in dolgoročne napovedi prometa s pomočjo algoritmov umetne inteligence”, ki ga izvaja skupaj z Inštitutom za računalništvo Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerz v Mariboru, pričela z razvojem algoritmov strojnega učenja in napovedi na osnovi umetne inteligence.

DARS-ov projekt je namenjen pohitritvi priprave izračunov in generiranja vpogledov v napovedi prometa za celotno avtocestno omrežje v Sloveniji ter najpomembnejše vzporedne in glavne ceste. Med cilji projekta sta izboljšanje načrtovanja vzdrževalnih in gradbenih del, s čimer bi uporabnikom slovenskih avtocest zagotovili čim boljšo izkušnjo, ter ponudba natančnejših informacij za načrtovanje poti v storitvi Promet.si.

Z novim pametnim sistemom za napovedovanje prometa se želijo v DARS-u razbremeniti sedanjega ročnega dela pri zbiranju in obdelavi podatkov ter pripravi analiz, pri čemer bodo dopolnili podatke, povečali kakovost avtomatiziranih izračunov ter povečal hitrost izdelave zanesljivih napovedi. Sistem bo ponujal napovedi prometa za tri obdobja: kratkoročno napoved do deset dni, srednjeročno do šest mesecev ter dolgoročno napoved do enega leta.

Kratkoročna in srednjeročna napoved bosta napovedovali promet na urnem nivoju. Kratkoročna bo upoštevala preteklo gibanje gostote prometa, na primer iz števcev prometa in javnih podatkov o pretočnosti cest, ter zunanje dejavnike, kot so dela prosti dnevi v Sloveniji in bližnjih državah, na primer v Avstriji, Italiji, Hrvaški, Nemčiji in Madžarski,  aktualno vremensko napoved ter vremenske podatke za zadnja 3 leta. Srednjeročna napoved bo poleg preteklega gibanja gostote prometa upoštevala še zunanje dejavnike, ki so dostopni za 6 mesecev vnaprej, kot so dela prosti dnevi ter dela na cesti, itd. Dolgoročna napoved pa bo napovedovala promet na dnevnem nivoju in bo prav tako upoštevala preteklo gibanje gostote prometa in zunanje dejavnike, kot so dela prosti dnevi in dela na cesti. Za vsak števec prometa bo naučen ločen model za kratkoročno, srednjeročno in dolgoročno napovedovanje. Pri treniranju modela za posamezen števec bodo upoštevani tudi podatki sosednjih števcev, s čimer bo upoštevana odvisnost med števci oziroma cestnimi odseki. 

CREApro v projektu sodeluje pri pripravi procedur ETL in izgradnji podatkovnega modela. Zagotovila bo razvoj algoritmov in napovedi, rešitev za analiziranje in prikazovanje informacij in pripravila aplikacijske vmesnike za dostop do napovedi iz zalednih sistemov in spletnih storitev. Vloga Inštituta za računalništvo pa je predvsem zajem in priprava podatkov, s katerimi bodo v CREApro prek procedur ETL polnili podatkovni model.

Novice