Yinjiang Akıllı Ulaşım Araştırma Enstitüsü Dekan Yardımcısı Xu Jia: HI @ AI'nın şehir genelinde trafik sinyali hizmeti CCF
Lei Feng net basın: 12 Temmuz - 14 Temmuz 2019 tarihleri arasında 4. Küresel Yapay Zeka ve Robotlar Zirvesi (CCF-GAIR 2019) resmen Shenzhen'de düzenlendi. Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) Lei Feng.com'un ev sahipliği yaptığı ve Shenzhen Yapay Zeka ve Robotik Enstitüsü tarafından ortaklaşa düzenlenen zirveye Çin Bilgisayar Topluluğu (CCF) ev sahipliği yapıyor ve Shenzhen Belediye Hükümeti'nden güçlü bir rehberlik aldı. Sektörün ve yatırım endüstrisinin üç ana alanındaki en iyi değişim fuarı etkinliği, yerli yapay zeka alanında güçlü bir sektörler arası değişim ve işbirliği platformu oluşturmayı hedefliyor.
Akıllı ulaşım, akıllı şehirlerin daha olgun senaryolarından biridir ve büyük ölçekte tanıtılmıştır. 2019 yılında 4. Küresel Yapay Zeka ve Robot Zirvesi'nde düzenlenen Akıllı Şehir Forumu'nda Yinjiang Akıllı Ulaşım Enstitüsü Dekan Yardımcısı Xu Jia "HI @ AI'nın Kentsel Küresel Trafik Sinyali Hizmeti" başlıklı bir açılış konuşması.
HI, insan zekası anlamına gelir; HI @ AI, uzman zekasının yapay zekaya dayalı olduğu anlamına gelir. Yinjiang'ın kentsel küresel trafik sinyali hizmetinde yapay zeka, araçsal ve yardımcı bir konumlandırmadır. Xu Jia, esas olarak insan ve makinelerin nasıl birbirine bağlandığına odaklanır. Akıllı ulaşımın uygulanmasını örneklendirmek.
Hangzhou, 2016'dan 2018'e kadar ülkenin en sıkışık 10 şehri nden kurtuldu ve kentsel trafik durumu büyük ölçüde iyileşti. Sezgisel bir veri, ambulansın olay yerine varma süresinin yarıya indirildiğidir ve Yinjiangın kredisi bunun arkasında.
Yinjiang Transportation'ın büyük veri yönetimi platformu, performansı optimize etmek ve kullanım kolaylığını geliştirmek için veri merkezi teknolojisini benimser. Geleneksel Ar-Ge personeli, platform mimarisini anlamadan platform üzerinde gelişebilir ve bu da zamandan büyük ölçüde tasarruf sağlar. Sürekli uygulama sürecinde Yinjiang Co., Ltd., bir trafik süper güç hesaplama platformu, bir AI küresel sinyal optimizasyon platformu, bir AI küresel simülasyon platformu ve bir AI duyarlılık rehberlik platformu dahil olmak üzere bir dizi kentsel ulaşım platformu çözümünü kademeli olarak hızlandırdı. Halihazırda Yinjiang, küresel çözümler için veri odaklı, çok boyutlu entegrasyon yeteneklerine sahiptir.Ortaklarla birlikte, kentsel trafik sıkışıklığı sorununu çözmek için güçlü bir iş kapasitesi oluşturmak için güçlü bir iş kapasitesi oluşturmayı ummaktadır.
Yinjiang, senaryolar açısından, farklı verilerin işlevsel değerini derinlemesine keşfetmek için belirli işletmelerin ihtiyaçlarına ve belirli senaryolara dayalı bir veri merkezi kurdu. Yinjiang, kendi HI (İnsan Zekası uzman deneyimi) AI (Yapay Zeka) yeteneklerini kullanarak platformu AI tabanlı olmaya yönlendiriyor ve daha fazla değer ve daha rekabetçi uygulamalar elde etmek için mevcut ürün ve hizmetlere AI düşüncesini ve teknolojisini getiriyor. Aynı zamanda, iç yönetimin yapay zeka optimizasyonu yoluyla, çok sayıda işletim senaryosunu hedefleyerek, dahili operasyonların verimliliğini ve kalitesini büyük ölçüde iyileştirerek ve dijital gelişim yolundaki genel inovasyon kabiliyetini ve endüstri ihtiyaçlarını kavrayışı ve anlayışını geliştirerek. Şu anda, endüstri uygulama senaryoları akıllı ulaşım, akıllı sağlık ve akıllı adalet gibi alt alanları içermektedir.
Xu Jia'nın CCF-GAIR konferansındaki konuşmasının içeriği aşağıdadır. Leifeng.com orijinal niyetini değiştirmeden bunu düzenledi:
Xu Jia: İyi günler arkadaşlar, Yinjiang Co., Ltd.'den geliyorum Herkes "Hangzhou Şehri Beyin" projesini duymuş olmalı Yinjiang Co., Ltd.'nin rolü, genel olarak şehir, yer ve trafik sinyallerinden sorumludur. optimizasyon.
İnsan-makine bağlantısı trafik sinyallerini optimize eder
Şehir trafiğinden bahsetmişken, dün akıllı trafik için özel bir oturum olduğu için, bu sabah şehir trafiği hakkında rapor veren başka şirketler de vardı, ancak bakış açısı farklı olabilir, bazıları üst düzey tasarımdan veya verilerden veya trafik verilerinden. Bugünkü bakış açım HI @ AI'dan daha fazla, neden HI @ AI olarak adlandırılıyor? Yapay zekaya dayalı insan zekası ve uzman zekası olarak tanımlıyoruz, yani yapay zeka, araç odaklı ve destekli bir konumlandırmadır.Kapılan temel teknoloji hattı, uzman deneyim ve makine zekasının merkezidir.Veri ve model , Algoritmalar ve hizmetler, HI @ AI'yi birlikte gerçekleştirmek için desteklenir. İnsanların ve makinelerin nasıl birleştiği perspektifinden nasıl daha fazla yere indiğimizi açıklıyorum.
Bunların arasında iki ana nokta var: Birincisi, yapay zeka araçları geliştirirken, insanların daha çok trafik sinyallerini kontrol eden bir ekipten oluşmasıdır. Onu bir kullanıcı olarak ele alıyoruz. Diğer bir bakış açısı, bu eski teknolojilerin ve noktaların, araç nihayet hazır olduktan sonra eksiksiz bir uygulama planı ile nasıl birleştirileceği ve nihayet müşterilere ve hükümetlere eksiksiz hizmetler sunulmasıdır.
Önce arka planı tanıtmama izin verin. İlk arka plan, ulaşım altyapısının arka planıdır. Akıllı ulaşımın inşasının temelde 20 yıldan daha eski olduğunu herkes bilir. Mevcut durum, genel olarak büyük ölçekli inşaatın doygunluğa yaklaştığı veya daha doğrusu Şu anda, inşaatın çoğu sıfırdan inşa edilmemiştir ve mevcut ekipmanın kullanım oranının iyileştirilmesi veya mevcut ekipmanın kullanımının optimize edilmesi, diğeri ise kısmi inşaattır. Ancak bu yapılar çok uzun bir zamana yayılmıştır, dahil olan insanlar ve birimler çok büyüktür ve geriye kalan birçok sorun vardır. Buna ek olarak, "inşayı vurgulama ve çalıştırma ve bakımı ihmal etme" sorunu devam etmektedir Mevcut ekipman çok gelişmiş olmasına rağmen kullanım sırasında daha iyi işletim ve bakım yapamamıştır Diğeri ise kaynakların dengesiz dağılımıdır. Esas olarak, bazı şehirlerdeki algılama ekipmanının dağıtımının mevcut şehir sakinlerinin trafik seyahat alışkanlıklarına dayalı olarak tasarlanmadığı ve varsayımların eksikliğinin eşit olmayan kaynak tahsisine yol açtığı gerçeğine yansımıştır.
İkincisi, veri kullanımı ve trafik kontrolü perspektifinden ... Mevcut genel eğilim, inşaat düşüncesine dayalı bir yazılım dağıtmak yerine verilerin bir bütün olarak çalıştırılabileceğini umuyor, ancak daha profesyonel insanların, yazılım dağıtıldıktan sonra daha etkili hale getireceğini umuyor. Daha büyük değer ve şimdi hükümet ve işletmeler, yönetim fonksiyonları yavaş yavaş ademi merkeziyetçilikten yoğunlaşmaya geçmeye başlıyor, ancak yine de küçük bir yetenek kıtlığı ile karşı karşıya. Katılımcıların kendileriyle de sorunlar olabilir Kurallar bilinci ve hakları koruma bilinci biraz zayıftır.
Akıllı ulaşım ihtiyaçlarındaki değişiklikler
Hükümetin ihtiyaçları da değişti. Artık sahipler teknoloji, yapay zeka teknolojisi, istihbarat ve görselleştirme duygusu peşinde koşuyorlar. İkincisi, hızlı, etkili ve yüksek girdi-çıktı oranları gerektiren yönetişim etkisini de hızlı bir şekilde görmeyi umuyorlar. Ve mevcut modelin çalışmaya devam edeceğini umuyoruz. Bir de arka plan var, birçok şehir artık akıllı ulaşım yapıyor, maliyet bazında da yenilikler yaptılar.Özel harcamalar için uzun vadeli desteği garanti edebiliyorlar.Liderler ayrıca yukarıdan aşağıya, yani eskisinden daha iyi bir sistem oluşturdular. Bu konuya dikkat eden Yinjiang, bu arka plan ile Hangzhou'da böyle bir şey yapma fırsatına sahip.
Bunu yapmak için iki bakış açısı vardır. Birincisi, trafik planlaması, personelin optimizasyonu, teknoloji ürünlerini nasıl geliştiririz, bu ürünlerden sonra insanları ve teknoloji ürünlerini şimdi "insanlar" olarak adlandırılan eksiksiz bir sisteme nasıl bağlarız. Makine yönetişiminin teknik kavramı ". Her şeyden önce, şu anda trafik kara noktaları ve belirsiz sınır yetkisi gibi birçok trafik sorunuyla karşı karşıyayız Hangzhou'yu örnek olarak ele alalım, birçok büyük ölçekli faaliyet vardır ve yol işgal eden inşaatlar yaygındır.
AI açısından, esas olarak herkesin daha aşina olduğu bu senaryoları yapıyoruz. Mevcut AI seviyesi, genelleştirilmiş senaryolardan daha sorumludur, yani, insanların karşılaştığı karmaşık senaryolar ile AI'nın karşılaştığı genel senaryolar arasında büyük bir boşluk var. Bunlar teknik sorunlarımızla ilgilidir. ilişki.
5 set platform düzeyinde araç
Böyle bir senaryoda Yinjiang, trafik sinyali optimizasyonu ve zamanlama ekibine yardımcı olacak beş takım platform aracına sahiptir. Bunların arasında, AI küresel trafik sinyali yuvarlanma optimizasyon sistemi temel olarak, genellikle temel sorunlar olarak adlandırılan nispeten düzenli ve genel senaryolardan sorumludur. AI sinyal uzmanı gerçek zamanlı öneri sistemi, temel bir problemde biraz özel bir senaryo ortaya çıktığında, bu özel senaryoları çıkarıyor ve insan deneyimi ve uzman deneyimine dayalı zamanlama önerileri yapıyoruz. Kentsel trafik sinyalleri için kontrol göstergelerinin değerlendirilmesi, artık her çeyrek, altı aylık ve bir yılda bir trafik raporlarını yayınlamak için AutoNavi, Baidu ve Didi olarak biliniyor. Kontrol göstergelerinin değerlendirmesini makro bir perspektiften yayınlıyorlar. Bu çalışmanın kendisi için, Ya da bu çalışmanın tüm yönleri hala çok fazla nicel değerlendirmeden yoksundur.Bu çalışma sürecinin anlaşılmasına dayanarak, Yinjiang, zamanlama çalışmasının kalitesini değerlendirmek için birçok gösterge geliştirmiştir.Ayrıca, Yinjiang'da bir sinyal zamanlaması da vardır. Temel bilgi yönetim sistemi, ulaşım altyapısı ve ulaşım planlarının modellenmesi ve dosya yönetimidir. Daha sonra, esas olarak iş süreçlerinin standardizasyonu ve kantitatif yönetim ile ilgili olan zamanlama iş yönetim sistemi var.Aslında, insanların işlerini görünür bir sürece dönüştürüyor ve birleşik ve standart bir yönetim gerçekleştiriyoruz.
Bu, Yinjiang zamanlama optimizasyon platform sisteminin genel mimarisidir. En alttaki katman, veri ve sinyal kontrol sistemidir ve ardından veri sorumlusu ve kesişme görevlisidir. Bu iki platform, bu modelleri dosyalamak içindir ve ardından AI araçları esas olarak İki parça, sinyal uzmanı ve trafik doktoru. Bazı özel senaryolar veya veri sorunları veya sistem sorunları için tanılayın. Bunun da ötesinde, daha standartlaştırılmış ve öngörülebilir senaryoların üstesinden gelmek için küresel trafik simülasyonu ve küresel haddeleme optimizasyonu için modüller vardır ve ardından bununla ilgili göstergelerin ve iş akışlarının standart yönetimini gerçekleştirir.
Bu yapay zeka aracının görece büyük bir kısmı, küresel optimizasyon sistemidir. Yinjiangın, başka yerde duymadığım mevcut küresel optimizasyon girişimi, gümüş gibi tüm bölge için birleşik bir hedef oluşturmaktır. Jiang, AutoNavinin trafik değerlendirme raporunu hedefledi ve bölgesel değerlendirme endeksine dayanarak, bunu birleşik optimizasyon hedefi olarak değerlendirdik.
Buradaki sistem sonraki yarım saati veya 1 saati gösterir.Eğer hesaplamamızı kullanmazsak ve hesaplamamızı kullanmazsak, bu iki trafik durumunu karşılaştırın ve daha sezgisel olarak önerdiğimizi görebilirsiniz. Önerilen plandan yarım saat sonra trafik durumunda ne tür değişiklikler olacak? Bu aynı zamanda şu andaki tahmine de dayanıyor.
Bu teknoloji çok gelişmiş gibi görünse de, yalnızca öngörülebilir kısmı idare edebilir. Teorik bir bakış açısından, tahmin üst sınırı yaklaşık% 80'dir. Geriye kalan öngörülemeyen trafik durumu Rastgele, yani bu algoritmayı çok karmaşık hale getirsek bile, hala tahmin edilemeyen bazı oranlar var.
Bunun üzerine AI trafik sinyali gerçek zamanlı öneri sistemi adı verilen başka bir bölüm ekledik. Gerçek zamanlı öneri sistemi, bazı yerel kavşaklar için, trafik verimliliği göstergesinin gerçek zamanlı bir alarmı olduğunda, daha önce tahmin edilmediği veya tahminin yanlış olduğu ve yalnızca geri bildirim ayarlarının yapılabileceği anlamına gelir. Bu ayarlama, zaman bazlı uzman ekibimizdir. Geçmiş deneyimlerde, bu kontrol kayıtları öğrenme için arka planda tutulmuştur.Öğrenmenin ilkesi, her kesişme noktasında sabit dedektörler tarafından yansıtılan veri özellikleri ile insan operasyonlarının verileri arasındaki korelasyonu öğrenmektir.
Öğrenme sürecimiz kabaca şöyle, biri veri kaynağı, şehir beyin alarmı ve tetikleyicinin kaynağı bu. Ayrıca çeşitli algoritmaları entegre eden bir zamanlama önerisi robotu ve bir algoritma seçim mekanizması vardır Bu veri kaynağı aynı zamanda bir kontrol planı ve sabit monitör verileridir.
Son çıktı kontrol şeması veya hiperparametredir Hiperparametre nedir? Bu Hangzhou SCATS sinyal kontrol sistemine dayanmaktadır ve periyot değeri gibi belirli bir program parametresi olmayan manuel giriş yöntemine sahiptir. Bu sistemde minimum periyot ve maksimum periyot gibi kontrol parametresinin parametresidir.Bu, tamamen Hangzhou'daki gerçek sahneye dayalı olarak geliştirilmiş bir algoritmadır.Önerilen sonuç, Hangzhou SCATS sinyal kontrol sistemi için uygundur. Sinyal makinesine gönderin.
O halde bu modelin iki ana teknik özelliği, uzay mekanizması ve zaman mekanizmasının üst üste binmesidir.İki katmana bölünmüştür.İlk katman, bu uzamsal özelliklerin, yani şerit ve şeritlerin, kavşakların ve kavşakların öğrenilmesidir. Bu verilerin alaka düzeyi. İkinci seviye, son döngü veya geçen haftanın bugünü vb. Gibi öğrenme süresidir. Şu anda kullandığımız sinir ağı modelinde yaklaşık 31 katman ve 200.000'den fazla parametre var.
Algoritmamızı Hangzhou'daki bir kesişim noktasında test ettik ve önerilen kontrol şemaları seti aslında operatörler tarafından benzer bir veri ortamında gerçekleştirilen işlemleri daha doğru bir şekilde öğrenebilir ve hatta belirli bir konumda açmayı bile öğrenebilir. Bu sonuca ulaşmak için kapatın. Bu iki AI aracı setinin yanı sıra, şu anda geliştirmekte olduğumuz şey genel sinyal kontrol indeksi değerlendirme sistemidir.Ana kentsel alan ve diğer şehirlerdeki 1.000'den fazla kavşak için sinyal kontrolü ve diğer şehirlerin genel çalışmasını ve verimliliğini gerçekleştirdik. Çok boyutlu değerlendirme. Ayrıca bu kavşakların oranını, manuel dağıtımı ve AI dağıtımını da içerir.
Bu teknolojilerin nasıl bir iniş çözümüne dönüştüğünden bahsetmişken, teknolojileri birden çok nokta, çizgi ve yüzey seviyesiyle birleştiriyoruz. Öncelikle bölge perspektifinden bölgesel engeller koyabilir, bu bölgenin sınırını kontrol edebilir, ilgili kavşağın etkisini analiz edebilir ve ardından ilgili kavşağı bir grup nesne olarak kontrol edebilirsiniz.
İnsan bakış açısına göre, bu alet platformları ile, nihayet bunları tam bir çözüm haline getirmek için seri olarak bağlamalıyız Planımız, üç çözüm sağlamaktır ve her üç aşama da uygun çözümlere sahip olabilir. çözmek. Örneğin, 0'dan başlayarak önce insanlar girer ve aile manuel olarak tamamen anlaşılır Genel mekanizma profesyonel kısmi optimizasyon sağlar.Bu temelde, çok özel olan HI @ AI kombine hizmetini sağlıyoruz. Senaryoda, insanlara bağlıdır ve aynı zamanda, insan deneyimi algoritmayı geri besleyecektir. İlerlemek daha uzak bir gelecekte olabilir.Temel olarak tüm AI tabanlı trafik sinyal kontrolünü uygulamak istiyoruz, ancak en azından bu aşamada yine de yapay zeka ve insan zekasının bir kombinasyonu olan ikinci aşamada kalacağız. Tek aşamalı.
Hangzhou'da ve Hangzhou dışındaki birkaç şehirde böylesine eksiksiz bir hizmet sağlamaya kadar işi sıfırdan özetledik. Muhtemelen altı yön içeriyor: Biri temel iş, temel sistem çözüldü, diğeri ise veri. Bileşen operasyon ekibi ve hizmetlerin sağlanması, yazılım platformunun özel olarak geliştirilmesi ve konuşlandırılmasıdır. Az önce bahsedilen HI @ AI kombinasyonuyla ilgili olarak veya AI tarafından bu altı yönden yapılan çalışma farklıdır.
Hangzhou'da az önce bahsedilen pratik seviye hizmetlerini sağlamanın yanı sıra, birden fazla kategoride ve diğer yönlerde hizmetler de sağlıyoruz.Bunlar, her şehrin sinyal zamanlamasını gerçekleştirmesi ve erdemli ve geri dönüştürülebilir bir model oluşturması için gereklidir. Özel araştırma, kamuoyu yönetimi, sinyal incelemesi vb. Demişken, bunlar müşterilerle yüz yüze geldiğinde özetlenen iş içeriğidir.
CIIC_China'nın resmi WeChat hesabına gelin, "parçalara" yanıt verin ve kilo vermeniz için size küçük bir sır verin
