Aimsun es nominada para el Premio a la Excelencia en Investigación y Desarrollo
Proyecto: Sistema Inteligente de Apoyo a la Decisión (DSS) de la Carretera Victoria de Sidney
Aimsun, en colaboración con los expertos de la industria de la analítica Data61 y TfNSW, se asoció en el marco de la Iniciativa de Innovación del Primer Ministro (PII) para ofrecer una innovación pionera en el mundo en Nueva Gales del Sur.
El DSS de Victoria Road aprovecha la experiencia líder del sector en modelización del transporte multimodal e inteligencia artificial (IA), en un desarrollo especial para uno de los corredores de cercanías más transitados de Sídney.
Impacto
La fusión de la modelización y la IA permite al DSS predecir las condiciones futuras del transporte y evaluar automáticamente el impacto de los planes operativos alternativos. Así, el gestor de la red puede elegir con confianza la respuesta óptima a las congestiones diarias y a los eventos no recurrentes en entornos vivos y de planificación.
Longevidad
La participación en el PII da a TfNSW la oportunidad de poner en funcionamiento el DSS y desplegar la solución en el Centro de Gestión del Transporte.
Otros desarrollos potenciales son:
- Una interfaz SCATS, que permite preseleccionar el mejor plan de respuesta para los próximos 60 minutos para condiciones de tráfico recurrentes o eventos no recurrentes.
- Estimaciones de los tiempos de viaje de los usuarios del transporte público y planes de respuesta que mejoren la fiabilidad del tiempo de viaje de los pasajeros, incluidos los intercambios, algo que no se mide actualmente.
- Modelización de las operaciones de transporte de mercancías basadas en agentes, que es una función de la red de transporte económicamente importante que se ve afectada por la escasa fiabilidad del tiempo de viaje y la congestión imprevista.
Transferibilidad
La utilización de los datos de las tarjetas Google y TfNSW Opal para el motor de inteligencia artificial significa que el sistema no requiere costosos sensores o infraestructuras de carretera a medida y, por tanto, es fácilmente transferible.
Como la mayoría de las ciudades australianas despliegan SCATS u otros sistemas de control de tráfico, lo que facilita el desarrollo del modelo de transporte y la alimentación en directo para la emulación de señales, la solución es desplegable en toda Australia y en toda la región. El DSS considera el transporte público y los viajes de los pasajeros, pero las redes de ferrocarril y metro pueden incluirse en el ámbito para considerar la elección del modo dentro del motor de IA.
Innovación
La analítica avanzada y la IA no pueden identificar la causa de la congestión del tráfico ni las respuestas del comportamiento humano a los incidentes y a los no recurrentes. Por lo tanto, la combinación de un modelo calibrado que emula las operaciones de SCATS basadas en carriles y las decisiones de encaminamiento de los conductores, junto con componentes de IA, proporciona una solución precisa y sensible.
Como el motor de IA funciona mucho más rápido que la simulación, las previsiones analíticas están disponibles rápidamente. Se utilizan para informar a la simulación, que se ejecuta en paralelo, en cascada. Esto permite que la simulación se ejecute 20 veces más rápido que en tiempo real para predecir las condiciones de 60 minutos en el futuro cada 5 minutos para cumplir los requisitos de operatividad.
Calendario de despliegue
El DSS está actualmente alojado en servidores seguros con alimentación de datos en directo. Tras las pruebas y la validación, se cumplieron 79 de los 98 criterios de aceptación previstos, y 19 se completaron parcialmente.
A partir del estado actual, se estima que la solución podría desplegarse completamente para la región metropolitana de Sidney en un plazo de seis a doce meses, y las mejoras en la fiabilidad del tiempo de viaje surtirán efecto en nueve meses.
Las innovaciones que aporta esta solución no necesitan una infraestructura a medida, por lo que dentro de unos años podríamos ver cómo los desplazamientos diarios en toda Australia son más fiables y las redes más resistentes a los incidentes.
Resumen
El corredor de Victoria Road, desde James Ruse Drive hasta el CBD, es uno de los corredores de cercanías más transitados de Sídney. Los operadores que gestionan este corredor tienen que tomar decisiones rápidas y sensatas para ofrecer fiabilidad en el tiempo de viaje y evitar retrasos exponenciales durante eventos no recurrentes. Los sucesos simultáneos, recurrentes y no recurrentes, crean impactos compuestos en los desplazamientos multimodales a través de esta red.
Este estudio propone un Sistema de Ayuda a la Decisión (SAD) para ayudar a los operadores de red. La solución DSS ofrece una combinación única de inteligencia artificial (IA) de Data61 con la tecnología de simulación y predicción de Aimsun. Presenta tres funciones principales que apoyan las operaciones de la red de transporte: predecir las condiciones de la red en un horizonte móvil de 60 minutos, hacer frente a las interrupciones de la red mediante la simulación de múltiples planes de respuesta en paralelo y en tiempo más rápido que el real, y ayudar en la planificación de las aprobaciones para eventos importantes y el mantenimiento (con hasta seis meses de antelación). La simulación clasifica las posibles respuestas a cualquier situación de tráfico, incluidos los desvíos, los planes SCATS, el cambio de los índices de medición de las rampas y las señales de mensaje variable (incluido el flujo de mareas), la reprogramación de las licencias de ocupación de la vía pública, el servicio de autobuses de sustitución de las vías y mucho más. La simulación mesoscópica de la zona piloto abarca cuatro arterias principales con cientos de líneas de TP y 575 intersecciones controladas por el SCATS.
El DSS está diseñado para ser extensible geográficamente a cualquier red de la ciudad y configurado para interactuar con numerosas fuentes de datos. El proyecto piloto del DSS de Victoria Road ha demostrado los importantes beneficios de la combinación de tecnologías de IA y simulación, estableciendo una nueva norma sobre el modo en que las agencias gestionan nuestras complejas y muy limitadas redes multimodales.
