9 แนวคิดจากงานวิจัย แนะใช้ AI ยกระดับ Smart Mobility ในเมืองอัจฉริยะ
Technology
ในเมืองอัจฉริยะ การเดินทางและขนส่งอัจฉริยะหรือ Smart Mobility ถือเป็นส่วนสำคัญที่จะทำให้การเดินทางในเมืองเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ยั่งยืน และปลอดภัย งานวิจัย Artificial Intelligence in Smart Cities—Applications, Barriers, and Future Directions โดย Radosław Wolniak และ Kinga Stecuła จาก Silesian University of Technology แนะว่า AI คือเครื่องมือในการยกระดับ Smart Mobility ไม่ว่าจะเป็น การจัดการจราจรแบบเรียลไทม์ การพัฒนายานยนต์ไร้คนขับ การบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านขนส่ง รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนเส้นทางที่เหมาะสม โดยโซลูชัน AI ในการเดินทางและขนส่งอัจฉริยะที่แนะนำให้นำมาประยุกต์ใช้ในเมือง ได้แก่
1. การจัดการจราจรอัจฉริยะ
หนึ่งในปัจจัยการเดินทางที่ปลอดภัยและลื่นไหลของเมือง ก็คือการจัดการจราจรที่มีประสิทธิภาพ หากต้องการสร้างการเดินทางและขนส่งอัจฉริยะ การใช้ AI มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่ได้จากกล้องโทรทัศน์วงจรปิด เซนเซอร์ที่ติดตั้ง หรือระบบ GPS จะช่วยให้สามารถจัดการจราจรได้แบบเรียลไทม์ ทั้งการวางแผนและปรับเวลาไฟจราจรให้เหมาะสมกับสภาพการจราจรในแต่ละช่วงเวลา เพื่อลดปัญหารถติด ลดการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิง และลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก นอกจากนี้ยังเพิ่มความปลอดภัยบนท้องถนน และทำให้การเดินทางในเมืองอัจฉริยะราบรื่นมากขึ้น
2. การบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานทางการคมนาคม
อีกหนึ่งบทบาทสำคัญของ AI ในระบบ Smart Mobility คือการดูแลและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ว่าจะเป็นถนน สัญญาณไฟจราจร ป้ายบอกทาง ไปจนถึงระบบขนส่งสาธารณะของเมืองอัจฉริยะ ด้วยการติดตั้งเซนเซอร์ เพื่อเก็บข้อมูลการใช้งาน เพื่อให้มีทั้งข้อมูลย้อนหลังและแบบเรียลไทม์ จากนั้นให้ AI ช่วยวิเคราะห์และคาดการณ์สถานะการใช้งาน หากพบสัญญาณความผิดปกติก็จะแจ้งเตือน เพื่อให้ดำเนินการซ่อมบำรุงได้ทันท่วงที ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่
ระบบนี้ไม่เพียงช่วยลดความเสี่ยงจากเหตุไม่คาดฝัน แต่ยังสร้างความปลอดภัยและความมั่นใจในการเดินทางของประชาชนในเมืองอัจฉริยะได้อย่างยั่งยืน อย่างเช่น แพลตฟอร์มบริหารจัดการทรัพย์สินอัจฉริยะ จากเบดร็อค อนาไลติกส์ ระบบจัดการและวางแผนบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานและทรัพย์สินของเมือง ทั้งแบบแก้ไขทันทีและบำรุงรักษาตามรอบ ที่สามารถตรวจสอบสถานะการใช้งานเรียลไทม์, ระบุพิกัดแม่นยำ เช็กจุดซ่อมผ่านแดชบอร์ดก่อนลงพื้นที่, แจ้งเตือนอัตโนมัติ เมื่อพบปัญหาหรือถึงรอบซ่อม, มี Machine Learning วิเคราะห์แบบอัจฉริยะ, บันทึกและอัปเดตออนไลน์ได้ทุกที่ ทุกเวลา และช่วยให้ผู้บริหารท้องถิ่นลดความคลาดเคลื่อนในการสื่อสาร สั่งงานได้ตรงจุด เพราะเห็นภาพรวมเมืองตรงกันผ่านแดชบอร์ดอัจฉริยะ
3. ยานยนต์ไร้คนขับ
การพัฒนายานยนต์ไร้คนขับให้บริการสาธารณะในเมือง ถือเป็นก้าวสำคัญของการเดินทางและขนส่งอัจฉริยะ โดยใช้เทคโนโลยี AI การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และระบบประมวลผลภาพ (Computer Vision) มาทำงานร่วมกัน เพื่อให้รถสามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และเคลื่อนที่ได้อย่างปลอดภัย ช่วยลดอุบัติเหตุจากความผิดพลาดของมนุษย์
4. ปรับปรุงเส้นทางการเดินรถสาธารณะ
AI มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา Smart Mobility ของเมือง โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางของผู้โดยสาร ปริมาณการจราจร และสภาพถนนแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้สามารถวางแผนและปรับปรุงเส้นทางการเดินรถสาธารณะให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งไม่เพียงมีประโยชน์แค่การลดเวลาการเดินทางเท่านั้น แต่ยังลดการใช้เชื้อเพลิง และเพิ่มความสะดวกสบายให้กับผู้โดยสาร ตอบโจทย์การสร้างเมืองอัจฉริยะที่ยั่งยืนได้อย่างแท้จริง
5. ระบบค้นหาที่จอดรถ
หาที่จอดรถยาก คือปัญหาหนึ่งของเมืองใหญ่ การประยุกต์ใช้ AI และเซนเซอร์อัจฉริยะที่ติดตั้งในจุดจอดรถทั่วเมืองหรือจุดที่การจราจรแออัด จึงช่วยตรวจสอบสถานะที่จอดว่างแบบเรียลไทม์ และส่งข้อมูลให้ประชาชนค้นหาที่จอดรถได้สะดวก ผ่านแอปพลิเคชันหรือป้ายบอกอัจฉริยะ วิธีการนี้ไม่เพียงช่วยลดเวลาหาที่จอด แต่ยังลดการขับวนหาที่จอด ซึ่งเป็นสาเหตุของการจราจรติดขัดและการปล่อยมลพิษด้วย
6. ผู้ช่วยการเดินทางแบบเฉพาะบุคคล
การนำ AI มาพัฒนาเป็นแอปพลิเคชันช่วยเดินทาง ทำหน้าที่ให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด การอัปเดตข้อมูลจราจรแบบเรียลไทม์ หรือการแจ้งเตือนเหตุขัดข้องบนถนน จะช่วยลดความยุ่งยากในการเดินทาง ลดภาระงานของเจ้าหน้าที่ให้การให้ข้อมูลประชาชน และยกระดับคุณภาพชีวิตของคนเมืองได้ดี ด้วย Smart Mobility
7. การกำหนดราคาค่าโดยสาร
ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ ทำให้ถูกนำมาใช้ในการกำหนดราคาค่าโดยสารที่ยืดหยุ่นและเป็นธรรม โดยใช้อัลกอริทึมในการรวบรวมข้อมูลความต้องการของผู้โดยสาร สภาพการจราจร ภาวะเศรษฐกิจ และปัจจัยอื่นมาประมวลผล เพื่อปรับราคาค่าบริการขนส่งสาธารณะให้เหมาะสมในแต่ละช่วงเวลา ทำให้ใช้ทรัพยากรด้านคมนาคมได้อย่างคุ้มค่ามากขึ้น พร้อมสร้างการเดินทางและขนส่งอัจฉริยะที่ยั่งยืน
8. การคาดการณ์อุบัติเหตุทางจราจร
การนำ AI และ Machine Learning มาสร้างแบบจำลองที่รวบรวมและประมวลผลทั้งข้อมูลสถิติย้อนหลังและข้อมูลเรียลไทม์ เช่น สภาพอากาศ การจราจร พฤติกรรมผู้ขับขี่ จะทำให้สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงในการเกิดอุบัติเหตุได้ ซึ่งจะช่วยให้ท้องถิ่นและเจ้าหน้าที่สามารถวางมาตรการเชิงรุก เช่น การแจ้งเตือนเส้นทางเสี่ยง การปรับสัญญาณไฟจราจร หรือการจัดกำลังเจ้าหน้าที่ในพื้นที่ที่คาดว่าจะเกิดเหตุบ่อย เพื่อลดความสูญเสียและยกระดับความปลอดภัยโดยรวมของการเดินทางและขนส่งอัจฉริยะในเมืองอัจฉริยะได้
9. การรวมระบบการขนส่งหลายรูปแบบ
การสร้างแพลตฟอร์มกลางที่บูรณาการการเดินทางทุกรูปแบบในเมืองไว้ในที่เดียว ไม่ว่าจะเป็นรถไฟฟ้า รถเมล์ แท็กซี่ รถจักรยานสาธารณะ หรือบริการแชร์รถ (Ride-sharing) จะช่วยให้ประชาชนสามารถวางแผนเส้นทาง ค้นหาตารางเวลา และชำระเงินได้ง่ายขึ้น ขณะที่ผู้บริหารเมืองและเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องก็จะมีศูนย์ข้อมูลกลางที่ช่วยในการกำหนดนโยบาย ปรับปรุงประสิทธิภาพการเดินทาง และยกระดับ Smart Mobility ในเมืองได้
แม้การนำ AI มายกระดับ Smart Mobility ในเมืองอัจฉริยะอาจต้องเผชิญความท้าทายด้านงบประมาณ ข้อจำกัดกฎหมาย และความเชื่อมั่นของผู้ใช้งาน แต่การเริ่มต้นนำเทคโนโลยีอัจฉริยะอย่าง AI มาช่วยในด้านวิเคราะห์ คาดการณ์ และระบบอัตโนมัติเป็นจุดเริ่มต้นสำคัญในการสร้างเมืองอัจฉริยะด้านคมนาคม ที่สะดวก ปลอดภัย และยั่งยืน หากสนใจพัฒนาเมืองอัจฉริยะครบทุกมิติ ติดต่อ เบดร็อค อนาไลติกส์ คลิกที่นี่
ขอบคุณข้อมูล: