- Elkészültek egy közlekedési adatplatform funkcionális tervei, ami az adatok gyűjtésére, kezelésére és elemzésére képes.
- A koncepció szervesen kapcsolódik ahhoz a vízióhoz, hogy nemzetközi szinten is kezdeményező módon egy központi közlekedési adatvagyon hasznosítási platform jöjjön létre.
- Kidolgozták egy mesterséges intelligenciát alkalmazó elemzési környezet terveit is.
- A köz- és magántulajdonban lévő társaságok adatainak összekapcsolása (akár car-sharing, bike-sharing adatok bekapcsolása is) további lehetőségeket nyit meg.
Remélem, hogy nem veszik rossznéven az olvasók, ha a Mobilitás Platform 2020. február 7-én, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen megtartott workshopjáról szóló tudósítást a végéről kezdem. Teszem ezt azért, mert az egyik résztvevő hozzászólása a hétköznapi ember számára is világossá teszi, miért is volt olyan fontos az adatplatformokra vonatkozó projektek bemutatása. Az egyik – nyilvánvalóan szakértő – hozzászóló beszámolt egy hétmillió lakosú kínai kisvárosban (!) tett látogatásáról, amikor is vendéglátói elvitték a város közlekedési irányítóközpontjába. Ahogy mondta, itt értette meg azt a szállodája ablakából látott forgalmi szituációt, amikor egy közlekedési affér miatt az egyik kereszteződésben fennakadás keletkezett. A helyzet azonban gyorsan megoldódott, hiszen az adatokból nyert algoritmusok alapján a rendszer a kereszteződés tágabb környezetében azonnal átállította a jelzőlámpákat, és megoldotta a forgalom elterelését, illetve meggyorsítását. Ez az eset jól példázza, mire is alkotta meg két új projektjét a Mobilitás Platform Adatmenedzsment munkacsoportja, élén dr. Magyar Gábor tanszékvezető egyetemi tanárral.
Magyar Gábor
A zsúfolásig megtelt előadóteremben Hesz Mátyás, a Mobilitás Platform titkára nyitotta meg a workshopot, amely során a Mobilitás Platform bemutatása után vázolta, hogy a nap során két megvalósult projektet: „Funkcionális elvárások a hálózatos közlekedési fejlesztések informatikai adatplatformjával szemben” és a „Közúti közlekedésből származó adatok korszerű adatelemzési lehetőségei” címmel ismertetnek majd.
Dr. Magyar Gábor és a projekt vezető munkatársai az elsőként bemutatott anyaggal kapcsolatban kifejtették, hogy a kooperatív, illetve autonóm közlekedés kísérleti, fejlesztési és elterjedési szakaszaiban nagy mennyiségű és sokféle adat gyűjtésére és felhasználására van szükség. Az új lehetőségek felé átalakuló közlekedési infrastruktúrákban új technológiák jelennek meg, ezek fejlesztését és validációját saját adatokra célszerű alapozni. Adatok nélkül nem lehetünk kreatív alkotói az új közlekedési megoldásoknak. Ezért a Mobilitás Platform elkészítette egy közlekedési adatplatform funkcionális terveit, ami az ilyen adatok gyűjtésére, kezelésére és elemzésére képes. A közlekedési adatplatform, különböző projektek keretében képes lesz biztosítani a közlekedéshez szükséges adatok rendelkezésre állását, az adatcsere informatikai lehetőségét a projektekhez kapcsolódó szervezetek és közlekedők számára.
A kidolgozott koncepció szervesen kapcsolódik ahhoz a vízióhoz, hogy nemzetközi szinten is kezdeményező módon egy központi közlekedési adatvagyon hasznosítási platform jöjjön létre, amire támaszkodva a már eddig is gyűjtött adatok összekapcsolva értékesebbé válnak, hiszen a rajtuk futtatott mesterséges intelligencia algoritmusok hatékonyabb működést, illetve jobb ellenőrzési metódusokat eredményeznek.
(A projektről készült teljes összefoglalót olvasóink megtalálják a www.mobilitasplatform.hu és a www.kti.hu oldalakon)
A „Közúti közlekedésből származó adatok korszerű adatelemzési lehetőségei” címet viselő projekt felépítése során a szakemberek elsősorban arra a kérdésre igyekeztek választ adni, hogy miként hasznosítható az adatvagyon a közlekedésben? A közúti-városi közlekedési adatok okos felhasználása számos közlekedés-fejlesztési lehetőséget kínál. Ahhoz, hogy ezeket a fejlesztéseket a legfejlettebb technológiával tudják megvalósítani, a kor követelményeinek megfelelő infrastrukturális és adatbiztonsági rendszer kialakítása szükséges. A Mobilitás Platform elkészítette egy közlekedési adatplatform funkcionális terveit, ennek részeként a legfejlettebb, mesterséges intelligenciát alkalmazó elemzési környezet tervei is elkészültek. Az adatközpontú forradalom egyre nagyobb teret hódít a közúti-városi közlekedési rendszerek világában is. Célunk az, mondták el a projekt megalkotói, hogy alkotó módon kapcsolódjunk be ebbe a fejlődésbe. A hazai közlekedési társaságoknál jelentős mennyiségű adat keletkezik.
Az adatplatform tervei tartalmazzák az úgynevezett Data Lake réteget. Ez lényegében a közlekedés során termelődő adatvagyon begyűjtését és tárolását biztosítja. Erre épül az analitikai réteg, amely az összegyűjtött adatok alapján mesterséges intelligencia alapú megoldások fejlesztését teszi lehetővé.
Az analitikai réteg előkészítése során nemzetközi és hazai adatkezelési gyakorlatokat is áttekintettek a szerzők. Adattudományi (data science) vagy mesterséges intelligencia alapú megoldásokkal – a szükséges adatok rendelkezésre állása esetén – például vizsgálható, hogy egy útszakasz lezárása milyen következményekkel járhat egyéb utak leterheltségére nézve, előre jelezhető a várható forgalom egy bizonyos útszakaszon ünnepnapokon vagy rossz időjárási körülmények között, megbecsülhető, hogy várható-e késés az üzemeltetett járművek esetében és ha igen, milyen érkezési idővel.
Az adatelemzési megoldásokkal ezen túl költségmegtakarítást is elérhetünk, ha a járművek várható meghibásodását, optimális üzemanyagfogyasztását jelezzük előre, képi diagnosztikai eszközökkel pedig útminőség ellenőrzést és állapotromlás előrejelzést készíthetünk. A köz- és magántulajdonban lévő társaságok adatainak összekapcsolása (akár car-sharing, bike-sharing adatok bekapcsolása is) további lehetőségeket nyit meg. Az ilyen jellegű fejlesztések más országokban is csak kísérleti jelleggel indultak el. Innovatív megoldások egy-egy szolgáltatóhoz kapcsolódva már itthon is megjelentek, azonban átfogó és összekapcsolt adatbázisokra épülő fejlesztéseknek a közlekedési adatplatform, illetve annak analitikai rétege tud kedvező keretet biztosítani.
Fontos, hogy az összegyűjtött adatvagyon felett minél gyorsabban és hatékonyabban lehessen új mesterséges intelligencia vagy data science alapú alkalmazásokat készíteni.
(A projekt teljes összefoglalóját az érdeklődők megtalálják a www.mobilitasplatform.hu és a www.kti.hu oldalakon)
voltak annak a munkának, amelyek a Mobilitás Platform létrejöttekor megfogalmazódtak. A Közlekedéstudományi Intézet (KTI) berkein belül működő Mobilitás Platform többi munkacsoportja is erőteljesen dolgozik már a saját – de a többi projekthez szervesen kapcsolódó – projektjein, amelyek megvalósulásáról folyamatosan beszámolunk majd olvasóinknak.
S.G.
Fotók: Schweitzer Szabolcs
A bemutatott tanulmányok szerzői: Csulyák Gábor, Dobán Orsolya, Erdey Levente, Gáspár Csaba, Gyires-Tóth Bálint, Magyar Gábor, Roósz Tamás, Sági András.
