Mūsdienu pasaulē notiek digitālā transformācija, un rezultātā
Eiropas transporta infrastruktūra un arī auto rūpniecība revolucionāri
Piedzīvot pārmaiņas. Jēkabs Krastiņš izvērtē izaicinājumus un plāno tālāko ceļu.
Eiropas transporta infrastruktūra un automobiļu rūpniecība piedzīvo revolucionāras pārmaiņas, pārejot uz klimata neitrāliem mobilitātes risinājumiem un digitalizāciju, kas ietver gan transportlīdzekļu ražošanu un izmantošanu, gan arī transporta infrastruktūras izveidi, nodrošinot to drošāk un ērtāk sabiedrībai. Mākslīgais intelekts, dziļā mašīnmācīšanās un lielie dati ir tehnoloģijas, kas veido pamatu Eiropas transporta sistēmas attīstībai. Šīs pārmaiņas ir plašas un skar daudzas jomas, tostarp nodokļu politiku, ražošanu un pat sabiedrības dzīvesveidu.
Pašlaik ieņēmumi no autoceļu infrastruktūras tiek gūti no virknes vienotas valsts nodevas, ieskaitot reģistrācijas maksu, transportlīdzekļu nodokļa, licenci un patēriņa nodokli. Pakāpeniski pārejot uz elektrisko mobilitāti, samazināsies transporta infrastruktūras finansēšanas avoti. Taisnīgāka pieeja ir par ceļu par katru nobraukto kilometru katrā ES dalībvalstī. Lai to īstenotu, ir nepieciešams blīvs un visaptverošs sensoru tīkls uz ceļiem un takām, kas uztver un aprēķina transportlīdzekļu nobrauktos attālumus konkrētajā valstī, vai EFC (elektroniskā nodevu iekasēšana), kas balstīta uz „maksāt par lietošanu“ principu. Tas prasa automatizētu risinājumu, kas izmanto datus no ceļa malā esošajiem sensoriem dažādu EETS sistēmu izpildei.
2020. gada 4. aprīlī Latvijas valdība apstiprināja informatīvo ziņojumu „Par mākslīgā intelekta risinājumu attīstību“, kura aktualitāte saskan ar Eiropas Komisijas 2018. gada 7. decembrī apstiprināto „Koordinēto rīcības plānu mākslīgā intelekta jomā“ (COM (2018) 795 final). Apstiprinot šo MI attīstības stratēģiju, Latvijas valdība atzīst, ka Ceļu satiksmes drošības direkcijas (CSDD – valsts akciju sabiedrība, kas ir atbildīga par satiksmes drošību, transportlīdzekļu reģistra vadīšanu un radaru kameru darbību) izstrādātais ceļu satiksmes uzraudzības risinājums FITS (Future Intelligence Transport System) ievērojami uzlabo satiksmes drošību un glābj cilvēku dzīvības. Dokumentā arī teikts, ka FITS nodrošina vienotu sensoru un datu pārvaldību un –
apstrādi satiksmes nozarē, izmantojot jaunākos mākoņdatošanas un AI sniegtos ieguvumus. FITS projekta ietvaros datoriem tiks mācīts „izprast“ satiksmes plūsmas un notikumus, apvienojot datus, ko savākuši daudzi ražotāji un dažādi sensori. Piemēram, programmatūra ar dziļu mašīnmācīšanos ļauj identificēt konkrētu transportlīdzekli radaru kameru fotogrāfiskajos attēlos, kā arī tā īpašības un numura zīmes, un tā tālāk.
Ar AI balstīti risinājumi Latvijā jau ir plaši izplatīti. Daudzi uzņēmumi, kā arī
valsts un pašvaldību iestādes jau ir izstrādājušas un aktīvi izmanto virtuālos asistentus. Pašlaik tiek izstrādāta arī vienota platforma publiskās administrācijas virtuālajiem asistentiem, kā arī vairāki projekti publiskās administrācijas procesu automatizēšanai, integrējot mākslīgā intelekta risinājumus.
Interesantus datus par Latviju sniedza 2019. gadā PricewaterhouseCoopers Baltijas valstu uzņēmumu vadītāju vidū veiktajā aptaujā 91 % no Latvijas uzņēmumiem uzskata, ka datu vākšana un analīze ir svarīga, 14 % Latvijas uzņēmumu jau aktīvi izmanto mākslīgā intelekta risinājumus, bet vēl 34 % plāno tos ieviest nākamajos trīs gados, savukārt 17 % Latvijas uzņēmumu jau izmanto procesu robotizāciju un automatizāciju, un vēl 20 % plāno tos ieviest nākamajos trīs gados.
Viens no sarežģītākajiem, taču vienlaikus arī vislabākajiem risinājumiem, kas izmanto dziļo mašīnmācīšanos (Deep Machine Learning), ir Fits Traffic. Pirms vairāk nekā septiņiem gadiem Latvijā bāzēts uzņēmums dots. programmatūru, ko RTSD ieviesa
ātruma uzraudzības sistēma. „Latvijā esošā
Fotoradaru sistēma Gatso 6 – FITS ir viena no labākajām pasaulē, jo tā nodrošina izcilu
Tā nodrošina attālinātu vadību un uzraudzību. Visi ātruma radari ir savienoti vienā sistēmā tiešsaistē, radot tūlītēju datu apmaiņu. Ierīču ražotāji to novērtē,“ uzsver RTSD valdes loceklis Mārtiņš Krieviņš. „Tieši programmatūra nodrošina radaru kameru sistēmas ārkārtīgi augsto precizitāti un veiktspēju Latvijā,“ piebilst Krieviņš.
FITS ir izstrādāts, balstoties uz dziļmašīnmācīšanās programmatūras algoritmiem, kas ļauj iegūt precīzus datus par reģistrēto ātruma pārsniegšanu, satiksmē atpazīt konkrētu transportlīdzekli jebkuros laikapstākļos, kā arī precīzi identificēt transportlīdzekļa reģistrācijas valsti un numura zīmi. Ātruma mērītājs un programmatūra atpazīst un identificē konkrēto ātruma pārkāpēju, savukārt programmatūra organizē zibšņu tālvadību, kas vienkāršo šīs sistēmas uzturēšanu un samazina uzturēšanas izmaksas.
Viena no mašīnmācīšanās paradoksālajām iezīmēm ir tā, ka arī programmatūra spēj iemācīties kļūdīties. Tāpēc RTSD sadarbībā ar dots. nepārtraukti uzrauga sistēmas darbību un nodrošina mašīnmācīšanās algoritmu atjauninājumus. Krieviņš uzsver: „Mēs lepojamies ar Latvijas ĀTRUMA PĀRRAUDZĪBAS augsto precizitāti. Tas nozīmē, ka sabiedrībai ir liela uzticība šai sistēmai, un potenciālo tiesas procesu riski ir minimāli“.
Latvijā darbojas stacionāro un mobilo fotoradaru tīkls – pirmos pārvalda Ceļu satiksmes drošības direkcija (CSDD), bet otros Valsts policija 7 . Abos gadījumos šo sistēmu pārvalda FITS risinājums. Pēc CSDD saņemto datu izskatīšanas Valsts policija pieņem lēmumu par soda kvīts izdošanu. Tāpat CSDD dati tiek nosūtīti citu valstu institūcijām, lai tās varētu izlemt, vai sodīt sava reģistrācijas numura zīmes turētāju.
RTSD realizēja posmu kontroli: Sākumā un beigās noteiktā
Kameras ieraksta transportlīdzekli uz ceļa posmu, programmatūra atpazīst un
aprēķina transportlīdzekļa vidējo braukšanas ātrumu. Pilotprojekta ietvaros dati tika automātiski nosūtīti uz RTSD, kas identificēja attiecīgo transportlīdzekli, un pēc tam Valsts policijai, lai lemtu par soduma piemērošanu vai nepielietošanu. Jāatzīmē, ka šajā punktu-punktu pilotprojektā tika izmantotas Siemens kameras, un FITS ir izrādījies efektīvi saderīgs ar šī ražotāja aprīkojumu. Lēmums par šīs sistēmas ieviešanu pašlaik ir politisko lēmumu pieņēmēju ziņā.
Šeit ir jūsu tulkojums latviešu valodā: Ļoti reti gadās, ka pilsētas, reģiona vai visas valsts satiksmes infrastruktūra sastāv no viena ražotāja ierīcēm. Tāpēc programmatūrai ir jānodrošina, lai šīs ierīces varētu savstarpēji sazināties vienā saprotamā valodā, pēc iespējas ātrāk un precīzāk. dots. cieši sadarbojas ar vairākiem ierīču ražotājiem. dots. ir ilgstoša sadarbība ar Microsoft Corporation, izmantojot viņu tehnoloģiskās platformas, un ar Google mašīnmācīšanās jomā. dots. aparatūras partneri ir tādi uzņēmumi kā Swarco, Siemens, Vitronic, Sensys Gatso Group, Mobotixs un Ass. Savukārt dots. klientu vidū ir sistēmu integratori MovyOn (iepriekš Autostrade) un Polcam.
Laika gaitā, attīstoties risinājumiem no biznesa procesu, ierīču un tehnoloģiju perspektīvas, datorredzes jomā, kas ir viena no jomām, kurā dots. pašlaik koncentrējas, ir video reāllaika apstrāde jeb vairāku objektu izsekošana, ko jau pašlaik izmanto pilotprojektos Grieķijā, Polijā, Šveicē, Itālijā un Horvātijā.
Palielinoties satiksmes sistēmu digitalizācijai, ko papildina dinamiskas uz portfeļiem balstītas projektu vadības ieviešana, klienti arvien biežāk nonāk situācijā, kurā aparatūras sistēmā tiek izmantota desmitiem vai pat simtiem dažādu aparatūras ražotāju aprīkojums. „dots. programmatūra ļauj vienoti pārvaldīt šīs ierīces un to datus visā 360° datu vidē, atšķirībā no katra ražotāja izolētajiem informācijas „silosa“ atsevišķajiem segmentiem, ne tikai uzkrājot, bet arī kopīgi apstrādājot un savstarpēji papildinot, izmantojot jaunākās paaudzes mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Meklējot Google „mākslīgais intelekts“, atradīsiet simtiem dažādu “gatavu risinājumu”. Tas, kas tos atšķir no realitātes, ir to precizitāte, ko dots. palīdz saviem klientiem pārvarēt, izmantojot savus produktus, kas apvieno gan mūsu programmatūru, gan transporta nozares zināšanas,” piebilst dots. attīstības un izaugsmes vadītājs Aigars Jaundālders.
„Programmatūra palīdz mums iegūt maksimumu no esošās aparatūras, lai mēs to varētu izmantot pēc iespējas efektīvāk un lietderīgāk. Tādējādi mēs varam iegūt optimālu rezultātu no esošās infrastruktūras ceļu satiksmes un tās infrastruktūras drošības uzlabošanas ziņā. Pilnīga esošās infrastruktūras nomaiņa vai modernizācija ir dārga, investīcijas programmatūras uzlabošanā ir ievērojami efektīvākas no izmaksu viedokļa,“ skaidro Jaundālders.
Lai gan daudzi ierīču ražotāji atbalsta savietojamību ar citu ražotāju ierīcēm
pasludināt, prakse rāda, ka šī savstarpējā komunikācija mēdz
Es ir problemātiski. Atšķirībā no tā, dots. programmatūrai ir unikāls integrators, kas ļauj apvienot dažādas ierīces vienā sistēmā, lai pildītu konkrētus uzdevumus.
Procesu digitalizācijas mērķis ir nodrošināt ilgtspējīgāku, efektīvāk funkcionējošu un drošāku sabiedrību. Šīs pārmaiņas rada daudz izaicinājumu saistībā ar privātumu, datu aizsardzību un lietošanas paradumiem. Lielie dati ir viena no šīm pārmaiņām, „atslēgām“, kuru izmantošana ļauj daudz jēgpilnāk pārvaldīt esošās sistēmas un pieņemt pareizus lēmumus. Tomēr tas nevar būt vienlaicīgi arī atruna par privātuma pārkāpumu. Satiksmes nozarē visā pasaulē pieaug izpratne, ka ceļu infrastruktūras attīstība vairs nav tikai stāsts par investīcijām fiziskajā infrastruktūrā. Mūsdienās tā ir sarežģīta ekosistēma, kurā iesaistīti ceļu būvētāji, dažādu sensoru ražotāji, programmatūras platformu nodrošinātāji un valsts iestādes. Ja ceļu infrastruktūru uzskatām par jebkuras modernas ekonomikas asinsrites sistēmu, tad varam teikt, ka ikvienas ekonomikas veselība un labklājība būs atkarīga no valdību spējas gudri sabalansēt investīcijas fiziskajā un datu ceļu infrastruktūrā.
Jāzeps A. Čako
Stratēģiskais konsultants
Moving Forward Consulting UG (GmbH) izpilddirektors, Bonn, Vācija
+49 151 2919 5810
josef.czako@moving-forward-consulting.com
Edgars Starkis
+37126371079
edgars.starkis@wearedots.com
Sponsorēts saturs, kas radīts sadarbībā ar wearedots
Atsauces
