of 59345 LinkedIn

Kunstmatige intelligentie maakt bruggen slimmer

'Ons doel is om de overlast van lange reistijden en de CO2-uitstoot van het verkeer te verminderen,' zegt Joana Cardoso, datawetenschapper bij de provincie Zuid-Holland, op het ECP-congres in Den Haag. In samenspraak met een aantal brugwachters heeft het team een applicatie ontwikkeld. De tool geeft een overzicht van het aantal boten dat binnen 30 minuten bij de brug aankomt en de verwachte aankomsttijd

'De brug stond open'? De kans dat die smoes nog werkt, wordt kleiner dan ooit in Zuid-Holland. Binnen het project Smart Shipping werken datawetenschappers samen met verkeerskundigen aan real time deep learning algoritmes die de optimale verkeersdoorstroming bij brugopeningen berekenen. Oftewel: de computer voorspelt wanneer de brug het beste open kan staan. 

Tool voor brugbedieners

'Ons doel is om de overlast van lange reistijden en de CO2-uitstoot van het verkeer te verminderen,' zegt Joana Cardoso, datawetenschapper bij de provincie Zuid-Holland, op het ECP-congres in Den Haag. In samenspraak met een aantal brugwachters heeft het team een applicatie ontwikkeld. De tool geeft een overzicht van het aantal boten dat binnen 30 minuten bij de brug aankomt en de verwachte aankomsttijd. Ook geeft hij aan wat het beste moment is om de brug te openen voor een optimale doorstroming van het verkeer en de scheepvaart. Het blijft aan de menselijke brugbediener om de brug te openen.

Deep learning
21 minuten. Zo lang laten brugbedienaars een schip in principe maximaal voor een brug wachten. En dus ontwikkelden de datawetenschappers een model dat de verwachte verkeersintensiteit 21 minuten vooruit voorspelt. Ze maken daarvoor gebruik van data uit meetlussen afkomstig van de Kruithuisbrug bij Delft, de Lammebrug in Leiden en de Coenecoopbrug bij Gouda. Het team beschikte over twee jaar aan historische verkeersdata. Het eerste anderhalf jaar werd gebruikt om het algoritme te 'voeden'. Met de rest van de data bekeken de onderzoekers hoe goed het algoritme in staat was om voorspellingen te doen.  'We gebruiken een model voor deep learning dat rekening houdt met het verkeer van het afgelopen half uur, maar dat ook de invloed van het seizoen meeneemt,' zegt datawetenschapper Michael de Winter. Heeft er in het afgelopen half uur een verkeersongeluk plaatsgevonden? Dat neemt het model mee in de voorspelling. De voorspelde verkeersintensiteit is met een nauwkeurigheid van 75-95 procent bij een voorspelling van 21 minuten vooruit best accuraat.

CO2-uitstoot
De kunstmatige intelligentie gebruikt bestaande modellen van verkeerskundigen over de wegcapaciteit. Daarmee kan het inschatten hoe lang het duurt voordat een file is weggewerkt. En doordat de meetlussen de lengte van de voertuigen meten en er dus schattingen bestaan over het aantal motoren, auto's en vrachtauto's voor de brug, is het ook mogelijk om de gevolgen voor de CO2-uitstoot te voorspellen.

Het model bevindt zich nog in de ontwerpfase. De tool voor brugbedieners wordt het komende jaar getest.  Ook wordt onder meer bekeken in hoeverre het model geschikt is voor andere bruggen. Mogelijk kunnen floating car data (afkomstig van bijvoorbeeld Google Maps en Waze) worden toegevoegd aan het model. Het is de bedoeling dat schepen in de toekomst informatie zullen ontvangen over het moment dat de brug opent. Ook wordt er gedacht aan optimalisatie voor de hulpdiensten.

Meer informatie
Het team heeft net een paper (pdf) gepubliceerd over hun bevindingen. Het model dat ze gebruiken, is open source. Zo kunnen anderen het voor andere toepassingen aanzetten. Ze komen graag in contact met partijen die met iets soortgelijks bezig zijn.

Verstuur dit artikel naar Google+

Reageer op dit artikel
















Even geduld a.u.b.

Reactie op dit bericht

Door Wottsjer (Watcher) op
Dit zijn de berichten die je elke dag wilt lezen. Kleine stapjes vooruit, concrete toepassingen van intelligentie en niet gelijk de hele wereld er bij halen. En ook nog open source.