لندن توظف الذكاء الاصطناعي في التخطيط لمسارات الدراجات

على مدار عشرين عامًا، تزايد معدل الاعتماد على الدراجات للتنقل اليومي في مدينة لندن بنسبة 170%؛ حيث ارتفع عدد الرحلات اليومية من 270,000 عام 1993 إلى 730,000 عام 2016.
على مدار عشرين عامًا، تزايد معدل الاعتماد على الدراجات للتنقل اليومي في مدينة لندن بنسبة 170%؛ حيث ارتفع عدد الرحلات اليومية من 270,000 عام 1993 إلى 730,000 عام 2016.

شارك هذا المحتوى

Share on facebook
Share on linkedin
Share on twitter
Share on email
Share on whatsapp

على مدار عشرين عامًا، تزايد معدل الاعتماد على الدراجات للتنقل اليومي في مدينة لندن بنسبة 170%؛ حيث ارتفع عدد الرحلات اليومية من 270,000 عام 1993 إلى 730,000 عام 2016. وفي السابق، استخدمت هيئة النقل في لندن أسلوب الإحصاء اليدوي لحركة المرور بهدف تحديد أعداد الأشخاص الذين يقودون دراجاتهم في شوارع المدينة. وكان لهذه البيانات دور كبير في تقييم الطلب على مسارات جديدة مخصصة للدراجات وتوجيه عمليات إنشاء شبكات الطرق الجديدة وتحديد عدد الأشخاص الذين يقودون دراجاتهم سواء لغايات التنقل أو الترفيه. ولكن، نظرًا  لمحدودية الصورة التي يقدمها الإحصاء اليدوي حول حركة المرور كونه يطبق على نقاط معينة، كان لا بد من اتّباع نهج جديد لتقديم فكرة أكثر شمولية عن استخدام الطرق في لندن.

وفي عام 2018، تعاونت هيئة النقل في لندن مع “Vivacity Labs” لتثبيت أجهزة استشعار في المواقع المزدحمة والتي يكثر فيها استخدام الدراجات في لندن. وثُبتت أجهزة الاستشعار في موقعين في منطقة “ميلبانك” باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي لتتبُع مستخدمي الطرق وتحديد وسيلة النقل التي يستقلونها. وخلال هذه التجربة، ثبت أن أجهزة الاستشعار نجحت في تحديد طبيعة استخدام الطريق ووسيلة النقل (سواء الدراجة أم السير على الأقدام) بدقة نسبتها 98%. وقد أكّد ذلك على مساهمة هذه البيانات في عملية التخطيط لمسارات جديدة للدراجات في مدينة لندن، وذلك في إطار مساعيها الهادفة لتوسيع شبكة مسارات الدراجات. والتزم كل من رئيس البلدية وهيئة النقل في لندن بزيادة نسبة التنقل مشيًا على الأقدام أو باستخدام الدراجات أو وسائل النقل العام من 63% إلى 80% بحلول عام 2041.

تنطوي آلية عمل أجهزة الاستشعار على مستويات عدة، إذ أنها تتيح التدفق المستمر للبيانات مجهولة الهوية حول جميع أشكال التنقل سواءً السير على الأقدام أو قيادة الدراجات أو السيارات العادية أو مركبات البضائع الكبيرة وغيرها من وسائل النقل. كما ترصد هذه الأجهزة مستخدمي الطرق ضمن مدى الرؤية الخاص بها مما يوفر بيانات مفصلة حول كيفية تعامل هؤلاء المستخدمين مع المساحة المتوفرة لهم ومدى استخدامهم لها. ويمكن استعراض مثل هذه البيانات على شكل صور مساحية أو خرائط أو صور الأقمار الصناعية. كما تطور البيانات نماذج مبنية على السلوكيات الحضرية السابقة والحالية وتدفقات المرور المتوقعة باستخدام التحليلات التنبؤية وذلك لغايات رسم مسارات جديدة للدراجات. وتجدر الإشارة إلى أن أجهزة الاستشعار تمثل جزءًا من برنامج أوسع لتحديث أنظمة وشبكات الطرق لهيئة النقل في لندن ومن المحتمل أن تتصل مع إشارات المرور وأنظمة التحكم في المدينة لتقدم البيانات في الوقت الفعلي.

وإلى جانب رصد مستخدمي الدراجات، تساهم أجهزة الاستشعار في تحديد المشاة ووسائل التنقل المستخدمة كالسيارات ومركبات البضائع الكبيرة والشاحنات الصغيرة والحافلات. ويكمن الهدف الأساسي في التوصل إلى فهم دقيق لطبيعة الطلب على شبكة الطرق ودور هيئة الطرق في لندن في تحسين مسارات التنقل. وبفضل توفر بيانات حول جميع وسائل النقل، سيكون بإمكان هيئة النقل أن تحقق التوازن في الطلب وتطور آلياتها المتبعة في إدارة الأعطال. علاوةً على ذلك، تعتبر البيانات حول أعداد مستخدمي الدراجات جزءًا أساسيًا من التخطيط لمسارات الدراجات الجديدة في لندن وتخصيص الاستثمارات لإنشاء البنى التحتية اللازمة.

يندرج توظيف الذكاء الاصطناعي في التخطيط لمسارات الدراجات في لندن الكبرى تحت مظلة برنامج هيئة النقل في لندن الذي يطلق عليه اسم “Healthy Streets for London”. ويهدف نهج الشوارع الصحية إلى تحسين جودة الهواء وخفض الازدحام وتحويل مجتمعات لندن المتنوعة إلى مساحات خضراء وصحية تجذب الأشخاص للعيش أو العمل بها أو الترفيه عن أنفسهم أو تأسيس المشاريع. وأثبتت مرحلة اختبار المشروع التي نفذت عام 2018 نجاحها في تحديد الطرق التي يستخدمها سائقو الدراجات والمشاة وهي معلومات مفيدة في التخطيط المستقبلي لمسارات الدراجات والكشف عن ارتفاع عدد سائقي الدراجات في لندن على مدار عشرين عامًا مضى. يُذكر أن المدينة تخطط لتثبيت 43 جهاز استشعار إضافي في 20 موقع مختلف.

اشترك في القائمة البريدية

اشترك في القائمة البريدية لتكون أول من يعلم بموعد إطلاق المنصة الجديدة المتكاملة للابتكار في منطقة الشرق الأوسط

مقالات ذات صلة

القوات الجوية الأمريكية تستخدم تقنيات تنبؤية لخفض تكاليف الصيانة وتعزيز جاهزية الطائرات

تستمر جاهزية أسطول الطائرات التابع للقوات الجوية الأمريكية في التراجع ببطء وثبات مما قد يعيق جهود هذه القوات لاستبقاء طياريها وقدرتها على الاستجابة للحالات الطارئة حول العالم.