Mobiliteit en AI

Slimme camera's.

Communicatie tussen bestuurders, iets dat ongevallen kan vermijden

Verkeersapp die meer uitgewerkt is adhv deze informatie

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.

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.

Magnetische auto's die rekening houden met andere wagens op het magnetisch veld om accidenten te voorkomen

Sensoren scannen de toegangswegen op drukte en alternatieve routes worden aangereikt op infoborden langs de weg.

Via AI detecteren zelfrijdende wagens voortdurend risico's die ze opslaan en toepassen in toekomstige situaties, ook voor andere wagens en weggebruikers 

aan de hand van het adres die je in je gps intypt kan er de drukte op de snelwegen berekend en ingeschat worden

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, ...).

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

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.