Yapay zeka, trafik yoğunluğunu analiz etmek ve sorunlu bölgelerdeki trafiği optimize etmek için kullanılabilir.
Örneğin:
- Gerçek Zamanlı Veri Analizi: Trafik kameraları ve sensörlerden gelen veriler yapay zeka ile analiz edilerek anlık trafik sıkışıklığına yönelik çözümler sunulabilir.
- Dinamik Trafik Işıkları: Trafik yoğunluğuna göre değişen ışık süreleri, akışı hızlandırabilir ve bekleme sürelerini minimuma indirebilir.
TOPLU TAŞIMA PLANLAMASINDA OPTİMİZASYON
İstanbul’un nüfus yoğunluğu göz önüne alındığında, toplu taşımanın daha verimli hale getirilmesi kritik bir adım olabilir.
- Yolcu Tahmini ve Planlama: Yapay zeka algoritmaları, yoğun saatlerde hangi güzergahlarda daha fazla otobüs veya metro gerektiğini öngörebilir.
- Uygulama Tabanlı Çözümler: Mobil uygulamalar sayesinde yolcular, en az yoğunluklu saatleri ve rotaları öğrenerek planlama yapabilir.
AKILLI OTOPARK SİSTEMLERİ
Trafik sıkışıklığının önemli bir sebebi otopark yeri arayan sürücülerdir. Yapay zeka, şu çözümleri sunabilir:
- Boş Alanları Belirleme: Kameralar ve sensörlerle çalışan akıllı otopark sistemleri, sürücülere en yakın boş alanı hızlıca gösterebilir.
- Rezervasyon Sistemleri: Mobil uygulamalar aracılığıyla önceden otopark yeri rezerve edilerek zamandan tasarruf sağlanabilir.
OTONOM ARAÇLAR VE ARAÇ PAYLAŞIM SİSTEMLERİ
Otonom Araç Teknolojisi: Trafikteki insan hatalarını minimuma indirerek kazaları ve akışı etkileyen sorunları azaltabilir.
Araç Paylaşım Modelleri: Trafikteki toplam araç sayısını azaltmak için paylaşımlı araç sistemleri yaygınlaştırılabilir.
Muhabir: Haber Merkezi
