Umělá inteligence pomůže řídit dopravu v Praze. Výhody popsal Filip Hájek

Při řízení křižovatky můžete spoléhat na to, že se každý rozhlédne a jede podle pravidel silničního provozu. Další variantou jsou statické semafory, které konstantně ukazují například 25 vteřin zelenou. Když ale máte složitější křižovatky, je praktické a pro dopravu plynulejší využívat dynamické řízení.

Pracujete s fázemi, kde rozdílným způsobem využíváte semafory a řazení zelené, červené a oranžové za sebe. „Pokud máte křižovatku, kde se potkávají tramvaje, auta ze čtyř pruhů nebo auta ze čtyř směrů odbočují, tak je to hrozně složité. A abyste to efektivně řídila, abyste dopravu zlepšovala, musíte vědět, odkud auta v danou chvíli jedou. Jestli tam není někdo, kdo má prioritu, to je v Praze Integrovaný záchranný systém. Ale pak všechno skloubit dohromady je složité a musí se to nějak naprogramovat nebo řídit,“ říká Filip Hájek.

Propojení velkých celků

Umělá inteligence v takových situacích představuje další krok. Dopravní inženýři umí křižovatku naprogramovat, ale umělá inteligence je schopná následně řídit situaci tak trochu sama.

„Zadáme jí naše preference, co chceme. Veřejná doprava, když přijede sanitka, má absolutní přednost, a tak dále. Potom necháme umělou inteligenci, aby si to sama trochu vyzkoušela, zjistila, co funguje a nefunguje. To bychom ještě zvládli také, nebo naši dopravní inženýři. Ale výhoda umělé inteligence je, že dokáže propojit mnohem větší celky dohromady.“

Hledání nejlepšího řešení

Čtěte také

Respektovanost autobusových pruhů je malá. Od nového roku budeme řidiče pokutovat, říká Jakub Stárek

Město je natolik komplexní systém, že se neobejde bez nějakého stroje, který dokáže udělat ohromné množství výpočtů a simulací a rozhodnout se, jak s informacemi naloží.

„Pro nás je toto hlavní změna. Trochu předáváme řízení nějakému stroji. A už mu neříkáme přesně ‚pokud se stane toto, udělej toto‘. Říkáme mu základní pravidla, pořád zůstává práce dopravních inženýrů. Musíme přesně popsat křižovatku, přesně popsat, co od stroje chceme. Ale už ho necháváme se učit a postupně si osahávat prostředí, aby nám dokázal nalézt nejlepší řešení,“ doplňuje ředitel Technické správy komunikací s tím, že zkušební provoz funguje na ulici Patočkova, tedy u vjezdu do tunelu Blanka.

O kolik se může zlepšit doprava díky umělé inteligenci? A v jakých okamžicích je její využití nejefektivnější? Poslechněte si záznam pořadu K věci.