Mobiliteit en AI

Niet exact wat de rol van AI is, maar er is een hele reeks bronnen beschikbaar die kan helpen. Wie weet kan een lerend algoritme die gebruiken om tot een steeds beter model te komen; en om de vele beperkingen van de verschillende bronnen onderling te compenseren: - routeerbaar fietsnetwerk via OpenStreetMap - puntsgewijze tellingen van Telraam en allerlei tellussen - enquete data over woon-werk verkeer en fietsbezit - real time bezettingsgraad van fietsenstallingen - info over evenementen - open data over effectieve fietsverplaatsingen (bikedataproject, fietstelweek, bike to work, ...).

Aan de hand van de tijd die de schepen nodig hebben om onder de brug te varen, en de tijd nodig voor de omleiding, zou je een dynamisch informatiebord kunnen plaatsen met zowel de tijd nog te wachten voor de brug en de tijd nodig om de omleiding te volgen, zodat duidelijk wordt hoeveel tijd mensen verliezen die wachten. 

- Het vervoermiddel herkent gevaarlijke "zwarte punten" op basis van een databank en GPS en waarschuwt de bestuurder.
- Dmv AI wordt de beste route gesuggereerd om het gevaarlijke punt te passeren.
- AI herkent plots opduikende hindernissen en kan anticiperen.

Bijvoorbeeld: je stapt enkel over op de trein wanneer je zeker bent van een zitplaats, zodat je kan verder werken.

Dat de inhoud van je valies en het gewicht daarvan adhv een scherm gescand en berekend kunnen worden. Zo hoef je niet meer in de file te staan bij het inchecken en kan je bij te zware bagage gewoon extra betalen die door je scan berekend werd

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.

Ik doe bijna alles met de fiets en heb een fiets voor elke gelegenheid: de speed-pedelec voor verre afstanden, de elektrische fiets voor middellange afstanden en de koersfiets voor als ik in een sportieve bui ben. Ik vroeg me af of het mogelijk is om een AI app te ontwikkelen die de meest veilige route naar mijn bestemming kan berekenen, rekening houdend met het type fiets waarmee ik rij en mijn persoonlijke voorkeuren (bijv. ik wil een ontspannen fietstochtje maken, ik moet ergens voor het werk zijn en wil dus de snelste weg, ik wil een sportieve uitdaging, ik wil langs toeristische hoogtepunten komen, ik maak een ritje met de kinderen,... )

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.

Technologische innovatie.

Ik werk in Antwerpen en moet van mijn vertrekplaats eerst met de auto 20 min naar station en dan met de trein, dan met bus, tram of fiets eer ik op het werk ben. Ik ben altijd te vroeg aan station want bang dat ik geen parkeerplaats heb. De volgende aansluitingen zijn nooit afgestemd en lange wachttijden. Ik wil ingeven ik wil naar daar en om dat uur aankomen en dat een AI kan opmaken, nu opstaan dan met auto vertrekken en dan daar een bus of trein en dan beter fiets vandaag want het is goed weer...dus echt alles incalculeren van weer tot vertragingen en parking.

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

Via beeldherkenning in bestaande camera's obstakels leren herkennen