Mobiliteit en AI

Inzicht geven in de redenen waarom de routes gebruikt worden? vb: zone 30, afgescheiden fietspad, weinig gevaarlijke kruispunten. En door wie? Eventueel ook drukte op fietsroutes voorspellen.

De ruitenwissers zijn aanwezig vooraf gemonteerd op de bril en een drukknopje zet de werking in gang. Praktisch weet ik eigenlijk geen oplossing voor de creatie van een regenbril.

De fietsersbond heeft verschillende meetfietsers die fietsend de staat van de fietspaden registreren. Vandaag moet die elke 20 meter stoppen om data (breedte fietspad, putten,...) in te voeren in het systeem. Kan dit met AI automatisch?

Technologische innovatie.

Registreer welke merken auto's regelmatig te snel rijden en bouw een limietbeperking in. Duurdere auto's hebben verkeersbordherkenning. Registreer hoeveel keer de bestuurder te snel rijdt in bepaalde straten en limieteer de wagen daar automatisch

AI model kan milieu-impact simuleren van een bepaalde routekeuze met een bepaald voertuig en op een bepaald moment waardoor men bij de keuze van de route niet enkel rekening kan houden met reistijd en afgelegde afstand, maar ook met de milieu-impact.

Mobiliteitscameras die geconnecteerd zijn met de lichten.

Verkeersstroom analyseren op basis van beeldherkenning.  AI leren hoe een verkeersstroom evolueert (en hoe een file kan ontstaan) op basis van historische beeldgegevens

A.I. scant op verkeerspunten, waar er veel mogelijk conflicterende stromen zijn op zwakke weggebruikers. Zwakke weggebruikers krijgen voorrang door de regeling van de verkeerslichten. A.I. leert op langere termijn wanneer er grote stromen van zwakke weggebruikers op bepaalde kruispunten aanwezig zijn en leidt andere weggebruikers om.

Ik zie  vaak de dynamische verkeersborden op de ring van Antwerpen die op zich op niets slaan. Deze worden bediend door mensen die  vaak te laat of niet reageren, AI zou dit veel beter en sneller kunnen  

Sensoren en slimme camera's.

Mensen automatisch kunnen sturen , file problemen met slimme camera's kunnen vermijden. Mensen ritsen verkeerd, de files worden te laat aangegeven. Communicatie onderling met mensen.

Let's consider 3 scenarios: 1. You are planning to go to a place Y from place X in time T. Can AI help you to choose the best possible route containing more greener mobility options (less carbon footprint) before your journey? 2. A delivery company C is operating W numbers of automatic vehicles and X number of conventional (non-electric) vehicles. It suddenly receives an order and has to deliver it in time T (so uncertainly is present in workflow). Can AI help the company C to choose the best possible route and combination of vehicle en route to the place which is more greener? 3. Consider scenario 1 without time constraints (i.e. suppose you're traveling for leisure). Can AI help you to choose more greener route along with mobility?

We'll use AI based optimization tools as well as reinforcement learning for solving the smart mobility issue discussed in the question. For optimal greener route selection we need different AI tools merged together to solve the optimization problem!