Az MI átveszi az irányítást?
A mesterséges intelligencia (MI) segítségével a közlekedést és a közvilágítást is hatékonyabbá, biztonságosabbá és zöldebbé lehet tenni. A gyorsan fejlődő érzékelő technológiák, az adatfeldolgozás és a gépi tanulás kombinációjával valós időben lehet reagálni a város ritmusára. A nemzetközi példák – Pittsburgh, Barcelona, Szingapúr – tanulságai és a hazai kísérleti projektek is azt mutatják, hogy a technológia lassan készen áll a nagyvárosi rendszerek koordinálására. Fontos ugyanakkor, hogy mindez jogi és etikai szempontból is megalapozott legyen és a lakosság bevonásával történjen.
A városi közlekedés és közvilágítás hagyományos rendszerei statikus, előre programozott megoldások mentén működnek: fix, beállított időzítésekkel, manuális beavatkozásokkal. Az MI színre lépésével azonban lehetővé vált, hogy ezek a városi rendszerek valós időben alkalmazkodjanak a mindenkori aktuális helyzetekhez. Ezzel csökkenthetik a torlódást, a várakozási időt, az energiafogyasztást és a baleseteket, egyúttal élhetőbbé teszik az adott települést.
A korai közlekedési okoslámpa elképzelések egyszerű időalapú optimalizálást alkalmaztak. Az MI ezzel szemben két alapvető újítást hozott. Az egyik a decentralizált, helyi döntéshozatal, melyben az egyes kereszteződések a saját forgalmi adataik alapján optimalizálnak. A másik az előrejelzésen alapuló központi tervezés, mely a teljes úthálózat nagyobb mintázatait is figyelembe veszi. Jó példa erre a SURTRAC rendszer (Scalable Urban Traffic Control – skálázható városi forgalomirányítás). A Carnegie Mellon Egyetemen kifejlesztett megoldás Pittsburgh egyes városrészeiben valós idejű, decentralizált adatfeldolgozással csökkentette az utazási időt és a várakozást.
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a lámpák nem egy előre beállított ciklus szerint, hanem a kamerák és a forgalmat figyelő érzékelők adatait feldolgozva dinamikusan módosítják a zöldidőt. Ráadásul a mélytanulás segítségével nemcsak az autókat látják, hanem elkülönítik a gyalogosokat, a kerékpárosokat, a robogósokat, a teherautókat, a tömegközlekedést és a megkülönböztetett jelzéssel közlekedő járműveket is. A Vivacity és hasonló cégek által fejlesztett érzékelők több rétegű, komplex forgalmi adatokat szolgáltatnak. Ezek az adatok lehetővé teszik a forgalom pontosabb finomhangolását. Így egyes útvonalakon például előnyben részesíthetők a kerékpárosok. Az ilyen megoldások közben javítják a közlekedésbiztonságot is.
Szingapúrtól Budapestig
A világ egyre több városában alkalmazzák az MI által optimalizált megoldásokat. Szingapúrban a járműadatok és a forgalmat figyelő érzékelők információi alapján, és az időjárási viszonyokat is figyelembe véve hangolják a forgalmat. Barcelona szintén aktív ezen a téren: egyetemi és önkormányzati együttműködéssel MI-alapú adaptív jelzőlámpa-vezérléssel kísérleteznek, hogy így csökkentsék a károsanyag-kibocsátást és optimalizálják a közösségi közlekedést. Pittsburghben a kereszteződésekbe telepített SURTRAC időközben jól vizsgázott, jelentősen csökkentek a torlódások és javultak a menetidők.
Budapesten is futnak már ilyen programok. A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) kutatói számos partnerrel együttműködve MI-alapú forgalomirányító rendszereket fejlesztenek. Céljuk a forgalmi torlódások előrejelzése és a jelzőlámpák valós idejű, dinamikus vezérlése a menetidő és a károsanyag-kibocsátás csökkentése érdekében. A BME MEDIANETS laboratóriuma által kifejlesztett rendszert már tesztelték Pécs városában. A rendszer kamerákból, érzékelőkből és mobilalkalmazásokból gyűjtött adatok alapján elemzi és jósolja meg a forgalmat, és javaslatokat tesz a forgalomirányítóknak a lámpaprogramok hangolására.
Az MI-modelleket a sebességkorlátozások felülvizsgálatára is használják, rendőrségi baleseti adatok és Waze-felhasználói jelentések elemzésével. Ez segít azonosítani azokat a szakaszokat, ahol a sebesség csökkentése komoly hatással lehet a biztonságra .
MI-alapú okosvilágítás az energiahatékonyság jegyében
Az MI-alapú optimalizálás egyik legkézenfekvőbb területe a közvilágítás. Mozgásérzékeléssel, forgalmi adatok és időjárási előrejelzések kombinálásával a lámpák úgy szabályozhatók, hogy csak akkor adják a kívánt megvilágítást, amikor és ahol szükséges. Ezzel jelentős energiamegtakarítás érhető el. Emellett az úgynevezett okososzlopok további szolgáltatásokat integrálhatnak. lyenek például a környezeti érzékelők, a járműtöltők és a kommunikációs pontok. Ezek együtt javítják a városi infrastruktúra működését. Budapesten is akadnak kísérleti projektek, köztük okososzlop telepítések, melyek például töltési lehetőségeket és LED-technológiát kombináltak a helyi igényekhez igazítva.
Adaptív forgalomkezeléssel javítható az energiahatékonyság: egyrészt kiküszöbölhető a felesleges világítás és csökkenthető a motorok alapjáraton töltött ideje. Ez a károsanyag-kibocsátást is csökkenti. A valós idejű és multimodális forgalomérzékeléssel a forgalmi anomáliák gyorsabban felismerhetőek és érzékelhetőek, továbbá javítják a gyalogos- és kerékpáros közlekedés biztonságát is. A rendszerek képesek a különböző eseményekhez (sport-, kulturális rendezvények, vészhelyzetek) igazodni anélkül, hogy manuális újraprogramozásra lenne szükség.
Kihívások és szabályozási kérdések
Az MI-alapú rendszerek bevezetésével ugyanakkor jogi, etikai és technikai akadályokkal is számolni kell: adatvédelem (kamerák, képfelvételek), rendszerek átláthatósága, valamint a kritikus infrastruktúrák kibertámadásokkal szembeni védelme. Emellett fontos, hogy a lakosságot bevonják, hogy az új technológiákat valós környezetben teszteljék. Továbbá az is elengedhetetlen, hogy a rendszer alkotórészei képesek legyenek egy komplex hálózatban együttműködni.
Azért, hogy az okosvárosok koncepcióit egyre közelebb érezzük magunkhoz, azt jól mutatja a magyarországi Bosch csoport és a Richter Gedeon Nyrt. közös innovációs toplistája: Ezekben az újításokban hisznek a magyarok című kutatása, melyet a BoschxRichter Innovátorok Napja konferencián mutattak be 2025 szeptemberében.
Ebből kiderült, hogy a válaszadók közel harmada (32 százalék) szerint 10–15 éven belül megvalósulhat a forgalom valós idejű figyelése és automatikus irányítása, a közlekedési lámpák intelligens optimalizálása, köztük az okosutak és a szabad helyeket „látó” városi parkolási rendszerek. Minden negyedik válaszadó (23–26 százalék) ennél is bizakodóbb. Szerintük a következő egy-másfél évtizedben Európa jelentős részben átáll az elektromobilitásra, vagyis a belső égésű motorok kiszorulnak az autók és a tömegközlekedési eszközök piacáról. Ezzel párhuzamosan az elektromos mikromobilitási eszközök, úgymint az e-kerékpárok, az e-rollerek majdnem az összes háztartásban általánossá válnak. A közösségi közlekedés pedig újra reneszánszát éli majd: fenntarthatóbbá és kényelmesebbé válik, így többen fogják választani az egyéni autóhasználat helyett.
