Podczas spotkania zostały zaprezentowane wyniki najnowszych prac badawczo-rozwojowych łączących analizę danych, sztuczną inteligencję oraz rzeczywiste wyzwania inżynierii drogowej i transportu.
🔹 Sieci bayesowskie w analizie ryzyka i kosztów wypadków drogowych
Dr inż. Filip Janowiec z Politechniki Krakowskiej przedstawił wyniki badań prowadzonych wspólnie z dr. inż. Marcinem Świtałą oraz Rafałem Królikowskim z IBDiM.
Opracowany model łączy dane SEWIK 2024 z ogólnokrajowymi wynikami badań kosztów zdarzeń drogowych i umożliwia analizę ciężkości obrażeń oraz kosztów społecznych dla różnych scenariuszy zdarzeń drogowych. Pokazano, jak modele probabilistyczne mogą wspierać podejmowanie decyzji w obszarze bezpieczeństwa ruchu drogowego.
🔹 Predykcja ruchu i dynamiczne trasowanie z wykorzystaniem AI
Dr Katarzyna Marczuk z Aleet zaprezentowała wyniki projektu „Livable Cities: Platforma dynamicznej optymalizacji usług transportowych na terenach zurbanizowanych z wykorzystaniem uczenia maszynowego”.
Przedstawiono metodę krótkoterminowej predykcji warunków ruchowych wspierającą algorytmy dynamicznego trasowania pojazdów. W symulacji obejmującej 10 000 pojazdów i ponad 210 tys. zleceń zastosowane rozwiązanie pozwoliło skrócić średni czas oczekiwania na dostawę z 28:29 do 23:27 min.
Dziękujemy prelegentom i wszystkim uczestnikom seminarium za dyskusję i wymianę doświadczeń!
Materiały do pobrania: