Russiske forskere ved South Ural State University (SUSU) har utviklet og patentert et avansert kunstig intelligens ( AI )-system designet for å oppdage trafikkavvik ved bruk av nevrale nettverksteknologi. Programmet, som rapportert av TV BRICS , behandler CCTV-opptak i sanntid, identifiserer kjøretøy nøyaktig og sporer hastigheten og banen deres med presisjon opptil 30 centimeter.

Dette gjør det mulig for myndighetene å generere sanntids visuelle kart over trafikkstopp og forstyrrelser, noe som forbedrer bytrafikkstyringen. Olga Ivanova, førsteamanuensis ved SUSUs avdeling for systemprogrammering, fremhevet at systemets nøkkelevne ligger i å oppdage selv mindre avvik i trafikkflyten, for eksempel små reduksjoner i kjørefeltbredden.
AI er programmert til å identifisere hindringer, inkludert ulykker og veiarbeid, og gir et rettidig varslingssystem for potensielle forstyrrelser. Visualiseringsverktøyet oppdateres hvert annet sekund, ved hjelp av et fargekodet skjema der økt overbelastning representeres av gradvis rødere nyanser.
Systemets fremtidige utvikling tar sikte på å ikke bare oppdage uregelmessigheter, men også klassifisere dem og forutsi deres innvirkning på trafikkforholdene innen et 10-til-20-minutters vindu. Denne prediksjonsevnen vil tillate transportmyndigheter å implementere tidlige intervensjoner, redusere potensielle trafikkork og forbedre den generelle veieffektiviteten. Ifølge Ivanova er en stor fordel med teknologien dens sømløse integrering i eksisterende byinfrastruktur.
Ny nevrale nettverksteknologi sporer urbane trafikkmønstre
I motsetning til konvensjonelle trafikkovervåkingssystemer som ofte krever kostbare GPS-sensorer installert på individuelle kjøretøy, utnytter denne AI -drevne tilnærmingen eksisterende overvåkingsnettverk, noe som gjør den til en kostnadseffektiv og skalerbar løsning for bysentre. AIs presisjon i å gjenkjenne trafikkforhold og dens evne til å levere sanntidsinnsikt gjør den til et verdifullt verktøy for byplanleggere og beredskapsteam.
Ved å muliggjøre raskere reaksjoner på utviklende veiforhold, kan systemet øke den offentlige sikkerheten betydelig og redusere trafikkbelastningen i travle storbyområder. Med pågående fremskritt ser forskerteamet ved SUSU for seg ytterligere forbedringer som vil forbedre systemets prediktive nøyaktighet og tilpasningsevne til varierende bytrafikkforhold.
Prosjektet understreker Russlands forpliktelse til å integrere AI- løsninger i offentlig infrastruktur, og posisjonerer teknologien som et viktig aktivum for smartbyinitiativer. Ettersom systemet gjennomgår ytterligere testing og potensiell distribusjon i russiske byer, kan suksessen bane vei for adopsjon i andre regioner som ønsker å modernisere sine trafikkstyringsevner. – Av Eurasian Newswire News Desk.
