AI จะจัดการปัญหาการจราจรติดขัดได้จริงหรือไม่

การจราจรติดขัด ถือว่าเป็นปัญหาที่ได้รับความสนใจและมีการจัดอันดับเมืองที่มีการจราจรหนาแน่นที่สุดในโลก เป็นการบ่งบอกถึงเมืองที่น่าอยู่อาศัย หรือเมืองที่มาประกอบธุรกิจ และกรุงเทพมหานคร เมืองหลวงของประเทศไทยเรานั้น มีการจราจรหนาแน่นที่สุดอยู่ในอันดับที่ 10 ของโลก มีระดับความหนาความแออัดของยานพาหนะ 44% ส่วนอันดับที่ 1 คือ มอสโก, ประเทศรัสเซีย มีระดับความแออัดของยานพาหนะ 54% การจราจรที่เลวร้ายทำให้เกิดความเสียหายทางเศรษฐกิจ แต่ละประเทศจึงพยายามหาวิธีการแก้ปัญหานี้ให้เบาบางลง แม้แต่ระดับการเมืองยังนำเรื่องการแก้ปัญหาการจารจรมาเป็นหัวข้อในการหาเสียงเลือกตั้งเกือบทุกสมัย แต่ผลลัพธ์กลับสวนทางกัน จึงเริ่มมีการศึกษาข้อมูลเกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยจัดการปัญหาการจราจรติดขัดร่วมกับระบบสัญญาณไฟจราจร 
 
สถิติการจราจรในปี 2020 ซึ่งเป็นปีที่มีการแพร่ระบาดเชื้อไวรัส COVID-19 สูงที่สุด จนส่งผลให้เกือบทุกประเทศทั่วโลกมีการประกาศ Lock Down เมืองสำคัญ ที่มีการกระจุกรวมตัวของประชากรมากที่สุด ทำให้เกิดปรากฏการณ์ถนนโล่งของจราจรที่เคยหนาแน่นอย่างเห็นได้ชัด โดยมีตัวเลขเฉลี่ยลดลงถึง 28% ของช่วงเวลาเร่งด่วน ผลมาจากกลุ่มคนทำงานต้องเปลี่ยนรูปแบบการทำงานอยู่ที่บ้าน Work From Home ทำให้จำนวนรถยนต์บนท้องถนนลดลง แต่หลังประกาศยกเลิกการ Lock Down ทุกอย่างกลับมาสู่สามัญของความแออัดบนท้องถนนเช่นเคย
 
การจราจรในกรุงเทพมหานคร ที่จัดอยู่อันดับที่ 10 ของโลก เป็นภาพที่ใกล้ตัวคนไทยมากที่สุด มีระดับความหนาแน่นของจราจรที่ติดขัดเฉพาะในช่วงเวลาเช้าอยู่ที่ 65% และในช่วงเวลาเย็นอยู่ที่ 88% และในวันศุกร์ ตั้งแต่เวลา 18.00 – 19.00 น. เป็นวันและเวลาที่มีรถหนาแน่นที่สุด โดยเฉพาะช่วงเวลาเย็นวันศุกร์สิ้นเดือน คำว่า นรกบนท้องถนน ที่คนกรุงเข้าใจกันดี
 
ในแต่ละเดือน มีประชากรจำนวนมากที่ต้องเสียเวลาอยู่บนท้องถนนมากกว่า 179 ชั่วโมง หรือเท่ากับ 7 วัน 11 ชั่วโมง นับเป็นเวลาร่วมสัปดาห์ที่ต้องสูญเสียไป และไม่สามารถเอาเวลานั้นคืนกลับมาให้เป็นกำไรของชีวิตได้เลย
 
10 อันดับ เมืองที่มีการจราจรหนาแน่นที่สุดในโลกของปี 2020 (ปีที่มีการแพร่ระบาดเชื้อไวรัส COVID-19 สูงที่สุด)
 
1. เมืองมอสโก ประเทศรัสเซีย มีระดับจราจรความแออัด 54%
2. เมืองมุมไบ ประเทศอินเดีย มีระดับจราจรความแออัด 53%
3. เมืองโบโกตา ประเทศโคลอมเบีย มีระดับจราจรความแออัด 53%
4. เมืองมะนิลา ประเทศฟิลิปปินส์ มีระดับจราจรความแออัด 53%
5. เมืองอิสตันบูล ประเทศตุรกี มีระดับจราจรความแออัด 51%
6. เมืองบังคาลอร์ ประเทศอินเดีย มีระดับจราจรความแออัด 51%
7. เมืองเคียฟ ประเทศยูเครน มีระดับจราจรความแออัด 51%
8. เมืองนิวเดลี ประเทศอินเดีย มีระดับจราจรความแออัด 47%
9. เมืองโนโวซีบีรสค์ ประเทศรัสเซีย มีระดับจราจรความแออัด 45%
10. เมืองกรุงเทพมหานคร ประเทศไทย มีระดับจราจรความแออัด 44%
ที่มา: The Cities With The Worst Traffic Congestion. https://bit.ly/3stkfIM และ TomTom. Traffic Index 2020. https://bit.ly/2N1fNRf
 
จากการแก้ปัญหาการจราจรได้มีการแชร์ข้อมูลร่วมกันของแต่ละประเทศ เพื่อไม่ให้กระทบช่วงเวลาเร่งด่วนที่ส่งผลให้ภาคเศรษฐกิจตกต่ำลง และปัญหามลพิษสูง จึงมองหานวัตกรรมด้านเทคโนโลยีเข้ามาช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ให้เห็นผลอย่างเป็นรูปธรรมมากที่สุด จากแนวคิดนี้ จึงได้มีข้อมูลที่สำคัญจากนักวิจัยในประเทศเยอรมนี พบว่าการติดตั้งสัญญาณไฟจราจรด้วยเทคโนโลยี AI สามารถช่วยลดระยะเวลาของผู้ขับขี่ยานพาหนะที่ทางแยกต่างๆ ได้ โดยมีแนวคิดในการนำสัญญาณไฟจราจรมาทำงานร่วมกับอุปกรณ์เซ็นเซอร์ ซึ่งจะติดตั้งอยู่บนท้องถนน หรือติดตั้งอยู่ที่สัญญาณไฟจราจร เพื่อตรวจจับพฤติกรรมสถานะของยานพาหนะในบริเวณนั้น โดยใช้หลักการวิธีให้เซ็นเซอร์ทำหน้าที่ตรวจจับความหนาแน่นของรถ และนำข้อมูลมาประมวลผลวิเคราะห์รูปแบบการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณไฟจราจรโดยอัตโนมัติด้วยระบบ AI เพื่อจะให้รถไม่มีการจอดนิ่งนานเกินไปจนเกิดจราจรติดยาวเป็นหางว่าว
 
โครงการ KI4LSA ของประเทศเยอรมนี ได้รับทุนสนับสนุนจากกระทรวงคมนาคม และโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลแห่งสหพันธรัฐเยอรมันนี วัตถุประสงค์เพื่อการบรรเทาทุกข์ให้ประชาชนและภาคเศรษฐกิจในรูปแบบของเทคโนโลยี AI ที่สามารถผสมผสานทำงานร่วมกับระบบสัญญาณไฟจราจรที่มีอยู่เดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
 
Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation ซึ่งเป็นหนึ่งในองค์กรที่จับมือทำงานร่วมกับ KI4LSA ได้เข้ามาช่วยการเริ่มต้นของโครงการ ด้วยการติดตั้งระบบเซ็นเซอร์ เรดาร์ และกล้องวงจรปิดที่มีความละเอียดสูงที่สี่แยกไฟแดงที่มีความหนาแน่นของยานพาหนะสูงในเมือง Lemgo โดยที่อุปกรณ์เหล่านี้ จะทำหน้าที่บันทึกจำนวนยานพาหนะที่ต้องหยุดรอสัญญาณไฟจราจร เพื่อให้ทราบข้อมูลของระยะเวลาหยุดรอคอยนานเท่าไร และอัตราความเร็วเฉลี่ยที่ยานพาหนะแต่ละคันวิ่งผ่านสี่แยกไฟแดง ข้อมูลนี้จะถูกส่งเข้าสู่ฐานข้อมูลระบบคอมพิวเตอร์เพื่อทำการเรียนรู้ลักษณะพฤติกรรมของการใช้ยานพาหนะบนแยกไฟแดงนี้ และหลังจากนั้นระบบจะสร้างรูปแบบการทำงานของสัญญาณไฟจราจรต่างๆ ขึ้นมา เพื่อนำมาวิเคราะห์ความเป็นไปได้ว่ารูปแบบใด จะสามารถช่วยลดระยะเวลาในการหยุดรอสัญญาณไฟจราจรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากที่สุด
 
เมื่อได้รูปแบบการทำงานของสัญญาณไฟจราจรที่เหมาะสมมากที่สุด และได้ทดลองนำรูปแบบที่ดีที่สุดมาให้ระบบ AI เรียนรู้และทำหน้าที่ควบคุมการทำงานไฟจราจรโดยอัตโนมัติ พบว่าสามารถช่วยลดความแออัดของการจราจรได้ 10 – 15% นี่เป็นแค่การจำลองเหตุการณ์จากการเก็บข้อมูลแค่ระยะเวลาสั้นๆ อาจจะต้องใช้ระยะเวลามากกว่านี้ ในเก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่ติดตั้งไว้ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากที่สุด ซึ่ง Fraunhofer จะต้องเก็บข้อมูลพฤติกรรมการใช้ยานพาหนะบนท้องถนน รวมถึงพฤติกรรมการจราจรทางเท้าของคนที่ใช้ทางม้าลายเดินข้ามถนนในแต่ละด้านด้วย ข้อมูลทั้งสองพฤติกรรมนี้ จะทำให้การทำงานของเซ็นเซอร์สามารถทำงานร่วมกับระบบเทคโนโลยี AI ได้อย่างสอดคล้องกับวิถีชีวิตตรงสี่แยกไฟแดงได้อย่างลงตัว
 
สหภาพยุโรปมีการประเมินว่า จากปัญหาการจราจรติดขัดทำให้เกิดความเสียหายทางเศรษฐกิจรวม 100 พันล้านยูโรต่อปี สำรวจจากกลุ่มประเทศสมาชิก และมีความหวังจากการนำสัญญาณไฟจราจรระบบ AI มาใช้ควบคุมการจราจรให้เกิดประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงการ KI4PED เป็นทีมแรกในโลกที่ทดสอบการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการควบคุมสัญญาณไฟจราจรภายใต้สภาพการใช้งานจริง ทำให้มองเห็นความเป็นไปได้ในการนำระบบ AI เข้ามาช่วยแก้ปัญหาการจราจรติดขัดในเมืองต่างๆ ทั่วโลกได้
 
โครงการ “KI4PED” มุ่งเน้นไปที่คนเดินเท้ามากกว่ายานพาหนะ ซึ่งโครงการนี้ มีกำหนดการดำเนินการไปจนถึงสิ้นเดือน กรกฎาคม 2022 จากอดีตจนถึงปัจจุบัน เราเห็นเทคโนโลยี AI มีการพัฒนาอย่างไม่หยุดนิ่ง ทำให้ในอนาคตข้างหน้า เราอาจจะไม่เห็นภาพการจราจรที่ติดขัดของเมืองกรุงเทพมหานครอีกก็เป็นได้
 

About Pawarit Sornin

- จบการศึกษา ปริญญาตรี สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยสวนดุสิต - เคยทำงานด้าน Business Development / Project Manager / Product Sales ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Wireless Networking และ Mobility Enterprise ในประเทศ - ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

Salesforce เข้าซื้อกิจการ Fin มูลค่าราว 3,600 ล้านดอลลาร์ เสริมแกร่ง AI Agent งานบริการลูกค้า

Salesforce ประกาศลงนามข้อตกลงขั้นสุดท้ายเข้าซื้อกิจการ Fin ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม customer agent ในมูลค่าราว 3,600 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อนำเทคโนโลยี AI Agent สำหรับงานบริการลูกค้ามาเสริมความสามารถให้กับ Agentforce

Ericsson เปิดตัวโซลูชัน AI in RAN ยกระดับ 5G ไปอีกขั้นด้วยโครงข่ายที่ฝัง AI อยู่ภายใน

Ericsson เปิดตัว AI in RAN ซอฟต์แวร์แบบ Subscription ล่าสุดที่ฝัง AI ลงในแพลตฟอร์ม Radio Access Network (RAN) โดยตรง …