NSW Transport et Cisco vont mener des essais d’IA et d’IoT pour réduire la congestion des transports publics | ZDNet

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Image : gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud

Le gouvernement de la Nouvelle-Galles du Sud s’est associé à Cisco pour tester l’utilisation de l’IA, de l’IoT et de la technologie informatique de pointe afin d’améliorer la fiabilité des transports publics à Sydney et à Newcastle.

Dans le cadre de l’essai, Transport for NSW (TfNSW) utilise l’IoT pour permettre aux objets physiques d’être « numérisés » et connectés au réseau transporté via des capteurs, tandis que l’informatique de pointe sera exploitée pour prendre des données en temps réel à partir d’objets connectés pour permettre prise de décision plus rapide. L’IA, quant à elle, sera utilisée pour aider à comprendre les données et à automatiser le processus.

Les technologies seront connectées à plusieurs bus, ferries et véhicules légers sur rail dans les deux villes, a déclaré le gouvernement de l’État.

« Nous nous sommes associés à Cisco pour étudier comment une vue en temps réel de l’offre de véhicules, de la demande des clients et des performances peut orienter les décisions futures du réseau et surveiller les conditions routières pour identifier où des travaux de réparation sont nécessaires », ministre des Transports et des Routes Rob dit Stokes.

« Nous utilisons l’IA, le Wi-Fi et l’informatique de pointe sur Pitt St près de la gare centrale pour capturer des données en temps réel et identifier les événements à haut risque.

« Nous pourrons surveiller de près les mouvements de véhicules alors que de plus en plus de navetteurs et de piétons retournent vers les plaques tournantes de transport les plus fréquentées de Sydney alors que les restrictions COVID-19 continuent de s’assouplir. »

Le gouvernement de l’État a ajouté que les données capturées seront également utilisées pour surveiller les actifs et comprendre le confort des parcours des clients en temps réel.

Selon Simon Young, directeur général des transports et des infrastructures de Cisco Australie et Nouvelle-Zélande, TfNSW est la seule agence au monde à tester le système d’IA de l’entreprise.

« Ces essais représentent la force du partenariat entre Cisco et Transport for NSW pour co-innover et utiliser la technologie pour résoudre certains des problèmes les plus urgents et les plus difficiles auxquels sont confrontées les agences de transport », a-t-il déclaré.

Ces essais, cependant, ne seront pas la première fois que TfNSW exploitera l’IA et l’analyse de données. En septembre, l’agence a déclaré qu’elle utilisait l’IA pour développer des algorithmes prédictifs afin d’aider les gouvernements nationaux, étatiques et locaux à gérer leurs performances en matière de sécurité routière.

TfNSW s’est associé au iMove Cooperative Research Center (CRC), à l’Université de technologie de Sydney, au Programme international d’évaluation des routes (iRAP) et à la société de données géospatiales Anditi, pour développer une méthode plus rapide et plus automatisée pour extraire les données routières brutes.

Dans le cadre de l’initiative, baptisée projet de collecte de données accélérée et intelligente du programme d’évaluation des routes (AiRAP), le groupe prévoit de fournir ce qu’il appelle des données utilisables pour 20 000 km de routes de Nouvelle-Galles du Sud à l’aide des données cartographiques de nouvelle génération MN-R de TomTom, ainsi que des techniques d’extraction et d’apprentissage automatique pour les données Lidar. Des évaluations pilotes seront également menées sur un échantillon de routes locales, nationales et nationales pour prouver les méthodologies.

À la fin de l’année dernière, TfNSW s’est associé à Microsoft pour développer une preuve de concept qui utilise les données et l’apprentissage automatique pour signaler les intersections potentiellement dangereuses et réduire les accidents de la route.

Dans le cadre de la preuve de concept, Transport for NSW a mené un essai à Wollongong pour découvrir cinq intersections potentiellement risquées. Il impliquait 50 véhicules générant plus d’un milliard de lignes de données sur une période de 10 mois, avant que Databricks et Azure ne soient utilisés pour organiser, ingérer et interpréter les données.

Les données télématiques ont été utilisées pour identifier la vitesse, les freinages brusques, les accélérations brutales et les mouvements latéraux juste avant l’intersection. Il a ensuite été comparé aux modèles de données d’enquête sur les accidents existants.

Depuis le procès, deux des cinq intersections ont été programmées pour modification.

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