Istotnym zadaniem analiz meteorologicznych jest ostrzeganie o nadchodzących anomaliach i zagrożeniach pogodowych. Ma to fundamentalne znaczenie dla sprawnego utrzymania infrastruktury miejskiej oraz zapewnienia komfortu mieszkańcom i kierowcom, szczególnie w okresie zimowym. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji predykcje pogodowe stają się coraz skuteczniejsze. Zobacz, jak przebiega prognozowanie oblodzenia dróg z wykorzystaniem AI.
1W jaki sposób AI łączy dane historyczne z parametrami technicznymi drogi, by przewidzieć jej zamarzanie.
2.Jak technologia V2I pozwala wyeliminować „ślepe plamy” w monitorowaniu stanu nawierzchni.
3.W jaki sposób precyzyjna analityka pozwala obniżyć wydatki operacyjne i zredukować ślad węglowy.
Mechanizmy predykcji: Jak algorytmy uczenia maszynowego analizują dane?
Głównym atutem AI w utrzymaniu dróg jest zdolność do przetwarzania znacznych wolumenów danych w czasie istotnie krótszym, niż pozwalałyby na to metody tradycyjne. Analiza ta przebiega w czasie rzeczywistym. Narzędzia AI wykorzystują nie tylko bieżące wyniki pomiarów dostarczanych przez drogowe stacje meteorologiczne, lecz także obszerny zbiór danych historycznych.
Zestawienie takich informacji pozwala precyzyjnie określić prawdopodobieństwo zamarzania danego odcinka przy specyficznej wilgotności i warunkach pogodowych. Analityka predykcyjna w transporcie uwzględnia również parametry techniczne drogi – rodzaj nawierzchni, kąt nachylenia czy poziom zacienienia. Zaawansowane rozwiązania podnoszące bezpieczeństwo projektują i wdrażają specjaliści firmy Sprint S.A. Oferujemy m.in. oprogramowanie do inteligentnego zarządzania ruchem (ITS) oraz DART – nowoczesne narzędzie do zarządzania bezpieczeństwem publicznym.
Systemy Wczesnego Ostrzegania (SWO) – od pomiarów punktowych do prognoz obszarowych
Inteligentne systemy transportowe (ITS) oraz inne platformy zarządzania ruchem zyskują nową jakość dzięki systemom wczesnego ostrzegania przed gołoledzią opartym na AI. Agregują one dane z wielu źródeł: stacji meteorologicznych oraz czujników stanu nawierzchni. Wykorzystywana jest również komunikacja V2I (Vehicle-to-Infrastructure), dzięki której dane o warunkach drogowych są przesyłane bezpośrednio z pojazdów poruszających się w danym obszarze.
Słabością starszych rozwiązań było poleganie wyłącznie na pomiarach punktowych, co nie dawało pełnego obrazu sytuacji na całej długości trasy. Sztuczna inteligencja, analizując napływające informacje, tworzy model każdego metra drogi bez tzw. ślepych plam. Pozwala to z wysokim prawdopodobieństwem odzwierciedlić faktyczny stan nawierzchni i odpowiednio zareagować.
Czy wiesz, że…
algorytmy AI wykrywają formujący się lód poprzez analizę odbicia fal świetlnych, zanim dostrzeże go ludzkie oko? Technologia ta pozwala wyprzedzić zagrożenie i podjąć działania prewencyjne, zanim dojdzie do niebezpiecznych zdarzeń, co istotnie przewyższa skuteczność tradycyjnych metod obserwacji.
Redukcja kosztów i śladu węglowego dzięki precyzyjnemu planowaniu
Sztuczna inteligencja staje się głównym elementem w przedsięwzięciach takich jak zarządzanie zimowym utrzymaniem dróg (ZUD). Dzięki szczegółowej analityce można efektywniej planować „Akcję Zima”. Sprzęt oraz zasoby są kierowane z odpowiednim wyprzedzeniem tam, gdzie ich obecność będzie niezbędna.
W konsekwencji nie tylko wzrasta standard bezpieczeństwa, ale też obniżają się koszty całego procesu. Precyzyjne dozowanie środków chemicznych i optymalizacja tras przejazdu pługopiaskarek przekładają się na mniejszy ślad węglowy oraz ograniczają negatywny wpływ na środowisko naturalne.
Skontaktuj się z ekspertem Sprint S.A. i poznaj możliwości naszych technologii.