Un projet test utilise le système d'IA pour améliorer l'accessibilité des transports en commun à Chattanooga
Les chercheurs de Vanderbilt ont développé un système logiciel innovant intégrant l'intelligence artificielle qui vise à améliorer l'efficacité des transports publics pour les personnes ayant des besoins particuliers.
La recherche, dirigée par Abhishek Dubey, professeur agrégé d'informatique et de génie électrique et informatique, sera présentée dans un article lors de la Conférence internationale conjointe sur l'intelligence artificielle (IJCAI) en août.
Dans le document, Dubey et son équipe discutent de leur travail avec la Chattanooga Area Regional Transportation Authority (CARTA) qui a commencé en 2020 pour améliorer le fonctionnement de son service de transport adapté, un élément essentiel des services de transport en commun traditionnels qui offre une assistance porte-à-porte pour les personnes qui rencontrent des difficultés à utiliser les itinéraires de transport en commun standard. Les heures de prise en charge et de dépôt de ces personnes doivent également être respectées en vertu de la réglementation fédérale.
Cependant, comme d’autres systèmes de transport en commun à travers le pays, CARTA a connu des difficultés opérationnelles en raison de la diminution de l’achalandage et de l’augmentation des coûts d’exploitation. Pour améliorer l'efficacité, l'équipe a développé un ensemble de modules d'optimisation basés sur les données qui intègrent l'IA pour gérer les réservations en ligne, la planification journalière et les demandes en temps réel reçues par la flotte de transport adapté de CARTA pour les itinéraires dans la région de Chattanooga. Récemment, l’équipe a également commencé à tester une version microtransit du système qui sera ouverte au grand public.
Les résultats d'un test du système SmartTransit développé par Dubey et son équipe ont montré beaucoup moins de kilomètres de détour et un pourcentage plus élevé de déplacements avec plus d'un passager, réduisant ainsi le nombre total de kilomètres que les véhicules doivent parcourir, ont indiqué les chercheurs. Un autre domaine d'amélioration concernait la génération de manifestes, une séquence de ramassage et de dépôt attribuée à chaque véhicule.
« Les opérateurs de CARTA ont révélé que l'algorithme ressemblait beaucoup aux manifestes générés manuellement et, plus important encore, l'algorithme prenait une minute pour générer les manifestes, alors que les opérateurs de CARTA mettaient deux semaines pour générer les manifestes à la main », a déclaré Dubey, chercheur principal. scientifique à l’Institut des systèmes intégrés logiciels (ISIS).
« Au meilleur de nos connaissances, ce travail présente l'un des premiers exemples d'utilisation d'approches algorithmiques open source pour l'optimisation du transport adapté. »
Le co-auteur David Rogers, ingénieur de recherche chez ISIS, a déclaré que le système donne la priorité aux besoins des répartiteurs, des chauffeurs et des passagers.
« Nous maintenons une communication continue avec le personnel de CARTA pour garantir que nos solutions sont à la fois pratiques et bénéfiques pour toutes les parties prenantes », a déclaré Rogers.
Le système continue d'être testé, mais Philip Pugliese, directeur général de la planification et des subventions de CARTA, a déclaré que ses résultats sont prometteurs.
« Le projet a identifié certaines opportunités clés pour améliorer le service », a déclaré Pugliese. « Nous attendons avec impatience la poursuite du développement et de la mise en œuvre. »
