Hatalmas változás közeleg a magyar utakon: döbbenettel fogadják majd az autósok és a tömegközlekedők is ezt az új rendszert

Napjainkban a mesterséges intelligencia egyre több területen jelenik meg, az egészségügytől a pénzügyeken át egészen a mindennapi közlekedésig. Ami néhány éve még futurisztikus ígéretnek tűnt, ma már nagyon is kézzelfogható: algoritmusok segítenek döntéseket hozni, előre jelezni folyamatokat, sőt egyre gyakrabban irányítani is komplex rendszereket. A városi közlekedés különösen érzékeny terület ebből a szempontból, hiszen egyszerre érinti a gazdaságot, a környezetet és az emberek életminőségét - derül ki egy 2025-ös kutatásból.

Az írás megjegyzi, hogy a világ népességének már több mint fele városokban él, és ez az arány a következő évtizedekben tovább nőhet. Ez a folyamat óriási terhet ró az infrastruktúrára: egyre több autó, egyre több torlódás, növekvő üzemanyag-felhasználás és romló levegőminőség. A hagyományos közlekedési rendszerek, amelyek előre beállított szabályok alapján működnek, egyre kevésbé képesek lépést tartani ezzel a dinamikusan változó környezettel. Itt lép be a képbe az AI, amely nemcsak reagálni tud a változásokra, hanem előre is képes látni azokat, és ezzel teljesen új alapokra helyezi a városi mobilitás szervezését.

A mesterséges intelligencia közlekedésre gyakorolt hatásáról egyébként egy korábbi cikkünkben is írtunk: akkor elsősorban az önvezető autók fejlesztését, a hazai tesztelési projekteket és az autonóm közlekedés előtt álló technológiai és társadalmi kihívásokat vizsgáltuk Dr. Gáspár Péter professzorral, a HUN-REN SZTAKI Rendszer- és Irányításelméleti Kutatólaboratórium vezetőjével.

Miért nem működnek már a régi modellek?

A közlekedés modellezése nem új terület, évtizedek óta próbálják matematikai és fizikai modellekkel leírni, hogyan mozognak az autók a városokban. Ezek a hagyományos megközelítések alapvetően két csoportra oszthatók: az egyik nagy léptékben vizsgálja a forgalmat, például a sebességet és a sűrűséget, míg a másik az egyes járművek viselkedését próbálja szimulálni, egészen a vezetői reakciókig.

Első ránézésre ezek a modellek rendkívül hasznosak, hiszen képesek általános képet adni arról, hogyan alakul a forgalom egy adott útszakaszon vagy városrészben. A probléma azonban ott kezdődik, amikor a valóság eltér a „tankönyvi” helyzetektől.

Egy váratlan baleset, egy hirtelen lezárás, egy koncert vagy akár egy esőzés is teljesen átírhatja a forgalmi mintázatokat. A klasszikus modellek viszont jellemzően előre rögzített szabályokkal dolgoznak, így nem tudnak gyorsan alkalmazkodni az ilyen helyzetekhez.

– írja a kutatás, amely hozzáteszi: ezek a rendszerek ráadásul gyakran nem veszik figyelembe a városi élet komplexitását sem. A közlekedés nemcsak autókból áll, hanem gyalogosokból, kerékpárosokból, tömegközlekedésből, és ezek kölcsönhatása rendkívül nehezen modellezhető statikus eszközökkel. Emiatt egyre inkább világossá vált, hogy a hagyományos módszerek önmagukban nem elegendők egy gyorsan változó, modern város kezelésére.

Az AI, ami látja a jövőt is

A mesterséges intelligencia egyik legnagyobb előnye, hogy nemcsak reagál, hanem tanul is. A városi közlekedés esetében ez azt jelenti, hogy folyamatosan gyűjti és elemzi az adatokat, majd ezekből képes előrejelzéseket készíteni. Az adatok forrása rendkívül sokrétű: GPS-alapú helyadatok, forgalmi kamerák képei, út menti szenzorok mérései, de akár mobilalkalmazásokból származó felhasználói visszajelzések is.

Ezekből az információkból a gépi tanulási modellek képesek felismerni a visszatérő mintázatokat. Például azt, hogy egy adott útvonalon mikor alakul ki rendszeresen torlódás, vagy hogy egy adott esemény milyen hatással van a forgalomra. A mélytanulási rendszerek, különösen az időbeli összefüggésekre specializált modellek, még ennél is tovább mennek: nemcsak a jelenlegi állapotot értelmezik, hanem a múlt alapján a jövőt is „megjósolják”.

Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy egy város közlekedési rendszere képes előre felkészülni egy várható forgalmi csúcsra, és már azelőtt beavatkozni, hogy a dugó kialakulna. A képfeldolgozó algoritmusok közben valós időben figyelik az utakat, felismerik a torlódásokat vagy baleseteket, és azonnal jelzik a rendszernek, ha beavatkozásra van szükség. Ez a fajta proaktív működés az, ami igazán megkülönbözteti az AI-alapú rendszereket a korábbi megoldásoktól.

– jegyzik meg a kutatók a tudományos esszében.

Okos lámpák és tanuló rendszerek

Talán a leglátványosabb változást a közlekedési lámpák működésében hozza az AI, hiszen ez az a pont, ahol a legtöbb ember közvetlenül is találkozik a technológiával. A hagyományos lámpák fix ciklusok szerint működnek, ami azt jelenti, hogy akkor is váltanak, ha éppen nincs forgalom, és akkor sem reagálnak megfelelően, ha hirtelen megnő a terhelés.

A mesterséges intelligenciára épülő rendszerek ezzel szemben folyamatosan figyelik a forgalmat, és ennek megfelelően módosítják a jelzéseket. A megerősítéses tanulás lehetővé teszi, hogy a rendszer tapasztalatok alapján fejlődjön: „megjegyzi”, hogy egy adott beállítás milyen hatással volt a forgalomra, és ennek alapján a jövőben jobb döntéseket hoz. A tanulmány kiemeli, hogy

ez különösen fontos a nagyvárosok sűrű kereszteződéseiben, ahol néhány másodpercnyi különbség is komoly torlódásokat okozhat. Az intelligens lámpák képesek összehangoltan működni, úgynevezett zöld hullámokat kialakítva, amelyek lehetővé teszik, hogy az autósok megállás nélkül haladjanak végig egy útszakaszon. Ez nemcsak gyorsabbá teszi a közlekedést, hanem csökkenti a felesleges fékezéseket és gyorsításokat is, ami közvetlenül hat az üzemanyag-fogyasztásra és a károsanyag-kibocsátásra.

Egyre több kutatás mutat rá arra is, hogy ezek a rendszerek nemcsak hatékonyabbak, hanem rugalmasabbak is. Képesek alkalmazkodni napszakokhoz, eseményekhez vagy akár váratlan helyzetekhez, így a városi közlekedés sokkal kiegyensúlyozottabbá válhat.

Adatok mindenhol: de mi lesz a magánélettel?

Az AI-alapú közlekedési rendszerek működésének kulcsa az adat, és minél több adat áll rendelkezésre, annál pontosabbak lehetnek az előrejelzések. Ez azonban óhatatlanul felveti a kérdést: mi történik ezekkel az információkkal, és mennyire biztonságos a felhasználásuk?

A forgalmi adatok gyakran tartalmaznak érzékeny információkat is, például helyadatokat vagy utazási szokásokat. Ha ezek nem megfelelően vannak kezelve, könnyen visszaélésre adhatnak lehetőséget. Éppen ezért a fejlesztések egyik fontos iránya az, hogy az adatokat minél inkább anonimizálják, illetve ne egy központi rendszerben tárolják.

Az úgynevezett edge computing például lehetővé teszi, hogy az adatok feldolgozása helyben történjen, például egy forgalmi lámpánál vagy egy szenzornál, így nem szükséges minden információt egy központi szerverre továbbítani. Emellett a federált tanulás is egyre nagyobb szerepet kap, amely során a modellek úgy tanulnak több forrásból, hogy közben az adatok fizikailag nem hagyják el az adott eszközt.

Ezek a megoldások nemcsak a biztonságot növelik, hanem a rendszer gyorsaságát is, hiszen csökkentik az adatátvitel idejét. Ugyanakkor a szabályozás és a társadalmi elfogadottság továbbra is kulcskérdés marad, hiszen a technológia csak akkor lehet sikeres, ha az emberek megbíznak benne.

A jövő városa már épül

A világ számos nagyvárosában már most is működnek AI-alapú közlekedési rendszerek, és az eredmények biztatóak.

A torlódások csökkennek, az utazási idők rövidülnek, és a környezeti terhelés is mérséklődik.

Mindez azonban nem egyik napról a másikra történik: a bevezetés komoly beruházásokat, infrastruktúra-fejlesztést és különböző szereplők együttműködését igényli.

Fontos az is, hogy ezek a rendszerek skálázhatók legyenek, vagyis ne csak egy-egy városrészben működjenek jól, hanem teljes városi hálózatokban is. Emellett a különböző technológiák, például az autonóm járművek vagy az elektromos közlekedés integrációja újabb kihívásokat és lehetőségeket hoz.

Egy dolog azonban egyre biztosabb: a jövő városai nem statikus rendszerek lesznek, hanem folyamatosan tanuló és alkalmazkodó hálózatok. A mesterséges intelligencia ebben nem csupán egy eszköz, hanem egyfajta „láthatatlan irányító”, amely képes összehangolni a városi élet egyik legbonyolultabb rendszerét. És bár a teljesen dugómentes város talán még messze van, az irány már jól látszik.

Budapest esete: nem jó, de azért nem is tragikus

Első látásra talán nem Budapest tömegközlekedése az, ami a leginkább rá lenne szorulva a mesterséges intelligenciára. Nemzetközi összehasonlításban a főváros rendszere kifejezetten jónak számít: sűrű hálózat, viszonylag jól lefedett városszerkezet, metrók, villamosok, buszok és HÉV-vonalak együttese szolgálja ki az utasokat. Mégis, aki nap mint nap használja, pontosan tudja, hogy a rendszer korántsem hibátlan.

A késések, a zsúfoltság, a kiszámíthatatlan járatkövetés vagy éppen a hirtelen forgalmi fennakadások mindennapos bosszúságot jelentenek. Egy-egy meghibásodás vagy baleset dominószerűen képes végiggyűrűzni a hálózaton, és percek alatt borítja fel több ezer ember napi rutinját. Ez különösen igaz csúcsidőben, amikor a rendszer már eleve a kapacitásának határán működik.

Pedig a számok önmagukért beszélnek: a Budapesti Közlekedési Központ adatai szerint egy átlagos hétköznapon több millió utazás történik a fővárosban, és a BKV Zrt. járatain naponta nagyjából 3-4 millió utas fordul meg. Ez azt jelenti, hogy már kisebb hatékonyságbeli javulások is emberek százezreinek mindennapjait tehetnék gördülékenyebbé.

EZ IS ÉRDEKELHET

Súlyos, hány napot bukik az életéből egy átlag pesti autós a dugóban: európai toplistán a magyar főváros

Budapesten tovább romlott a dugóhelyzet. Aki naponta ingázik, 2024-ben átlagosan 110 órát, több mint 4,5 napot vesztegelt a forgalomban.

Itt jöhetne képbe igazán az AI. Egy jól működő, automatizált rendszer képes lenne valós időben elemezni a járművek mozgását, az utasforgalmat és a külső körülményeket, majd ezek alapján dinamikusan módosítani a menetrendet vagy az erőforrások elosztását. Például sűríthetné a járatokat ott, ahol hirtelen megnő a tömeg, vagy alternatív útvonalakat javasolhatna fennakadások esetén. Mindez nemcsak az utasélményt javítaná, hanem a rendszer egészének stabilitását is növelné.

A költséghatékonyság kérdése legalább ennyire fontos. A budapesti tömegközlekedés fenntartása a főváros egyik legnagyobb kiadási tétele, amely évente több száz milliárd forintos nagyságrendet ér el. Ebben benne van az üzemeltetés, a karbantartás, az energiafelhasználás és a járműpark folyamatos fejlesztése is. Egy intelligens, adatvezérelt rendszer azonban képes lehet optimalizálni ezeket a költségeket, például azzal, hogy csökkenti az üresjáratokat, hatékonyabban osztja be a járműveket, vagy előre jelzi a meghibásodásokat, így mérsékelve a drága, váratlan javításokat.

Nem arról van szó tehát, hogy Budapest közlekedése rossz lenne, hanem inkább arról, hogy egy már jól működő rendszeren lehetne még sokat finomítani. A mesterséges intelligencia ebben nem csodafegyver, de olyan eszköz, amely képes lenne a meglévő infrastruktúrát okosabban, rugalmasabban és gazdaságosabban működtetni. És talán éppen ez az a pont, ahol a jövő közlekedése elkezd igazán közel kerülni a jelenhez.