Agentschap Wegen & Verkeer

Eine intelligente und datengesteuerte Lösung fĂŒr die Straßenbeleuchtung auf flĂ€mischen Autobahnen

Auswirkung

Die flĂ€mische Regierung und das Amt fĂŒr Straßen und Verkehr (AWV) arbeiten mit ML6 zusammen, um Energie zu sparen und die Lichtverschmutzung auf Autobahnen zu reduzieren. Durch den Einsatz einer unserer leistungsstarken KI-Lösungen wird die AWV in der Lage sein, die Straßenbeleuchtung zu steuern, sie auszuschalten, wenn es möglich ist, und nur die Bereiche zu beleuchten, die aus SicherheitsgrĂŒnden beleuchtet werden mĂŒssen. Dies wird in kleineren Regionen und fĂŒr kĂŒrzere ZeitrĂ€ume geschehen, was dazu beitragen wird, Geld zu sparen und die Umwelt zu schĂŒtzen. Auf dem Weg zur vollautomatischen Beleuchtungssteuerung wird der Betreiber datengestĂŒtzte Entscheidungen treffen. Schließlich stellen wir sicher, dass das Projekt seine Hauptziele - Energieeinsparungen und geringere Lichtverschmutzung - erreicht, ohne die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer zu gefĂ€hrden.

Der Kunde

AWV verwaltet 7.000 km Straßen und Autobahnen und mehr als 7.700 km Radwege in Flandern. Ihr Ziel ist es, den Verkehrsteilnehmern eine sichere und umweltfreundliche MobilitĂ€t zu bieten. Um dies zu erreichen, arbeiten sie eng mit verschiedenen Partnern zusammen, tauschen Informationen aus und setzen die besten Ideen und Technologien ein.

‍

‍

Die Herausforderung

Die Daten, die wir fĂŒr unsere Lösung benötigen, stammen aus verschiedenen Abteilungen und in unterschiedlichen Formaten. Die ZusammenfĂŒhrung dieser Daten ist jedoch aufgrund der schlechten QualitĂ€t oder der ĂŒbermĂ€ĂŸigen Menge schwierig. Um dieses Problem zu lösen, haben wir einen Data Lake eingerichtet, in dem wir alle Daten an einem Ort speichern können, um sie fĂŒr das Data Engineering leichter nutzen zu können.

‍

Ein weiterer Punkt, den es zu beachten gilt, ist, dass die Endnutzer unserer Lösung vertrauen und erkennen mĂŒssen, dass sie zuverlĂ€ssig und hilfreich ist. Die Verwendung eines Systems, das erklĂ€rbare KI und einen Menschen in der Schleife kombiniert, kann helfen, dieses Vertrauen aufzubauen.

‍

Zusammengefasst:

1/ Dezentralisierung der Daten

2/ DatenqualitÀt

3/ Große Daten

4/ AbhĂ€ngigkeit von anderen DurchfĂŒhrungspartnern

5/ Gewinnen Sie das Vertrauen des Endverbrauchers

Unter

Lösung

Um die Schaltung der Beleuchtung auf flĂ€mischen Autobahnen zu verbessern, haben wir einen Data Lake auf der Google Cloud Platform eingerichtet. Auf diese Weise fĂŒhren wir Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, z. B. VerkehrsintensitĂ€t, Sonnenauf- und -untergang, Niederschlagsvorhersagen und geplante Straßenarbeiten.

‍

Intelligente Algorithmen werden dann so trainiert, dass sie den Schaltplan fĂŒr die Straßenbeleuchtung 7 Tage im Voraus vorhersagen und bei unerwarteten Ereignissen wie Staus oder meteorologischen PhĂ€nomenen VorschlĂ€ge in Echtzeit machen können. HierfĂŒr verwenden wir Daten von z. B. Waze oder KMI.

‍

DarĂŒber hinaus beinhalten alle unsere SchaltvorschlĂ€ge eine spezifische Dimmstufe der Beleuchtung, die sich nach dem aktuellen Geschehen richtet. Dies ist eine wichtige Funktion zum Energiesparen.

‍

Schließlich ermöglicht diese Plattform auch die Optimierung anderer Entscheidungen, wie die Salzstreuung auf Autobahnen und Radwegen. Der Einsatz von DataOps- und MLOps-Best-Practices hilft, Kosten zu senken und Risiken zu minimieren, wĂ€hrend gleichzeitig die QualitĂ€t und Geschwindigkeit der Datenanalyse verbessert wird. Insgesamt trĂ€gt unsere innovative Lösung dazu bei, Datenquellen zu zentralisieren und neue datengesteuerte und KI-AnwendungsfĂ€lle fĂŒr AWV zu ermöglichen.

‍

Unter

Resultate

FĂŒr dieses Projekt hat sich die Agentur fĂŒr Straßen und Verkehr mit dem KI-Spezialisten ML6 zusammengetan. Dank unserer starken Fokussierung auf die neueste angewandte Forschung im Bereich der kĂŒnstlichen Intelligenz konnten wir AWV einen beispiellosen Zugang zu selbstlernender Technologie bieten und sie bei der ErfĂŒllung ihrer Projektziele unterstĂŒtzen.