Mobiliteit en AI

Speciaal signaal.

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  

Slimme camera's.

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, ...).

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,... )

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.

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

Mobiliteitscameras die geconnecteerd zijn met de lichten.

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. 

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!