Pilsētas pārraudzība – datorsistēmas rokās

18 mēnešus ilgušais projekts galvenokārt bija vērsts uz izpēti, nevis reāla produkta radīšanu. Taču darba gaitā gūtās atziņas un radītie risinājumi palīdzēs jaunu produktu izstrādē, kad palīdzēs ne vien efektīvi organizēt satiksmi un novērst pārkāpumus, bet arī savākt noderīgu informāciju par automašīnu un gājēju plūsmām dažādos diennakts posmos. Šādas zināšanas nāktu par labu dažādu jaunu pakalpojumu plānošanā un to atrašanās vietu izvēlē.

«Projekta mērķis bija savākt inteliģentus datus par satiksmi, un organizēt satiksmes plūsmu labāk, drošāk, efektīvāk. Sistēmas lietotāji varētu būt pašvaldības un iestādes, kas uzrauga, piemēram, valsts mēroga ceļus. Platforma ļautu atbildīgajām iestādēm redzēt, kas notiek pilsētā, un pieņemt lēmumus satiksmes uzlabošanai. Piemēram, uzbūvēt autostāvvietas tur, kur to visvairāk pietrūkst, vai citādāk organizēt plūsmu smagāko sastrēgumu vietās. Līdz ar to pilsēta kļūtu piemērotāka drošai un ērtai satiksmei,» skaidro projekta dalībnieks, Elektronikas un datorzinātnes institūta pētnieks Krišjānis Nesenbergs. «Viedās sistēmas palīdz samazināt negadījumu skaitu un sodīt agresīvos vadītājus. Platformā dati tiek apkopoti, apstrādāti un analizēti. Tur pieejami dažādi moduļi, kuros var izvilkt informāciju dažādiem lietotājiem. Policiju interesēs vieni dati, pašvaldības pavisam citi.»

Strādājot pie iTrEMP projekta, pētnieki pievērsās četrām atsevišķām aktivitātēm. Pirmā no tām ir sensoro datu modeļa un ieguves metožu izstrāde, kurā tika izstrādāts datu modelis, ņemot vērā gan eksistējošo datu avotu īpatnības, gan arī potenciālos nākotnes datu avotus. Tika meklēti risinājumi tādām problēmām kā vienkāršai piekļuvei datiem, datu savstarpējai savietojamībai, grupēšanai, prioritizēšanai līdzīgu vai aizvietojamu datu avotu starpā, kā arī metadatu ieguvei un glabāšanai, gan lai samazinātu glabāto un pārraidīto datu apjomu, gan arī samazinātu privātuma riskus, kas saistīti ar liela apjoma centralizētu datu savākšanu.

Daudzsološs virziens satiksmes jomā izrādījusies mašīnmācīšanās lietošana datu analīzei un lēmumu pieņemšanai. Ar tās palīdzību tiek izstrādāti un validēti vairāki rīki izmēģinājumi datu analīzei, sintēzei un lēmumu pieņemšanai. Tā kā pilsētvide ir ļoti dažāda un dinamiska, rīki šādai analīzei var izrādīties ļoti komplicēti, ietverot reālā laika prasības. Datu dažādība un lielais apjoms liek izmantot dziļās mašīnmācīšanās, nevis klasiskās metodes, jo, pateicoties lielu datu kopu un apjomīgu skaitļošanas resursu pieejamībai, pēdējā laikā dziļās mašīnmācīšanās metodes ir sasniegušas labākos rezultātus vairākos datorredzes uzdevumos, tostarp attēlu atpazīšanā un segmentēšanā.

Trešais virziens bija lielapjoma video ieguves risinājumi. Proti, kā no milzīgajiem nofilmētajiem materiāliem atlasīt tikai nepieciešamo un nenoslogot datu pārraides kanālu ar nevajadzīgu informāciju. Pētnieki izskatīja divus risinājumus. Pirmā ir lokālās video datu metadatu izguves metode iegultā iekārtā pie kameras, kas atlasa tikai svarīgos metadatus, kā arī izkliedētās mašīnmācīšanās pieejas, kurās daļa analīzes tiek pārnesta prom no centralizētiem serveriem.

Ceturtais virziens bija platformas prototipa izstrāde, īpaši pievēršot uzmanību tās ātrdarbībai, jo šādai sistēmai jānodrošina nepārtraukta datu plūsma. Tai būtībā jādarbojas reālajā laikā.

«Inteliģentās transporta sistēmas vajadzībām mums bija nepieciešama pilsēta, kurā jau bija noteikta infrastruktūra – luksofori, sensori. Jāsaka paldies Valmieras pilsētai, kas projekta tapšanas laikā izrādīja interesi un sniedza nepieciešamos apliecinājumus, ka atļaus uz projekta laiku izvietot pilsētā sensorus,» saka darba grupas pārstāvis, WeAreDots produkta vadītājs Edgars Starķis. Viņš saskata inteliģentajām satiksmes sistēmām spožu nākotni un plašu lietojumu. «Ceļi kļūst aizvien digitālāki, uz tiem parādās sensori, digitālās ceļazīmes, kurās dienas gaitā mainās informācija. Arī elektromobiļi, kas būtībā ir braucoši planšetdatori. Visa šī infrastruktūra uz ielām prasa aizvien jaunas sistēmas, kas tās pārrauga un spēj sadarboties ar citām sistēmām,» uzsver speciālists.

Perspektīvās platformas un tai līdzīgu risinājumu attīstīšanai būs pieejams finansiāls atbalsts arī nākamajos gados. Jaunajā Eiropas Savienības kohēzijas politikas plānošanas periodā no 2021. līdz 2027. gadam Latvijas ekonomikas attīstībai pieejami aptuveni 10,5 miljardi eiro, ko paredzēts novirzīt piecu galveno ES mērķu sasniegšanai: Viedāka Eiropa, Zaļāka Eiropa, Savienotāka Eiropa, Sociālāka Eiropa un Iedzīvotājiem tuvāka Eiropa.

Viedāka Eiropa paredz atbalstīt inovatīvas un viedas ekonomiskās pārmaiņas, kā arī digitalizāciju. Zaļākas Eiropas ietvaros tiek īstenoti klimatneitralitāte un vides aizsardzības projekti, Savienotāka Eiropa ir par drošu, ilgtspējīgu un pieejamu transporta un digitālo savienojumu attīstību. Sociālāka Eiropa paredz vienlīdzīgas iespējas un piekļuvi izglītībai, veselības aprūpei un darba tirgum, bet Iedzīvotājiem tuvāka Eiropa ir ilgtspējīga un līdzsvarota reģionu attīstība.

Raksts tapis projekta #RītdienasEs ietvaros. Projekts ir īstenots ar Eiropas Savienības finansiālo atbalstu.