Tuulilasi

Kone ennustaa ruuhkat ja huomauttaa liikennehäiriöistä



Kone ennustaa ruuhkat ja huomauttaa liikennehäiriöistä

Liikennevirasto kehittää Digian kanssa koneoppimista hyödyntävää ohjelmaa, joka pystyy ennustamaan ruuhkien syntymisen reaaliajassa.
Kuvat A-lehtien kuva-arkisto, Anssi Kienanen

"Turun moottoritie länteen ruuhkautuu Veikkolan kohdalla 15 minuutin päästä 90 % todennäköisyydellä." Muun muassa tällaiset ruuhkaennusteet voivat olla pian arkipäivää Suomessa.

"Olemme kehittäneet Digian kanssa ohjelman, joka ennustaa melko luotettavasti, miten ajoneuvojen määrä ja nopeus kehittyvät maanteillä. Käynnissä on nyt testivaihe, mutta alustavat tulokset ovat lupaavia", toteaa Liikenneviraston analytiikka-asiantuntija Pekka Kinnunen.

Lupaavilla tuloksilla Kinnunen viittaa siihen, että ohjelma pystyi ennustamaan ajoneuvojen nopeuksia esimerkiksi Turunväylän testiosuuksilla yli 99 % todennäköisyydellä.

Miten tähän tarkkuuteen on päästy? Ennen ensimmäistäkään ennustusta ohjelmalle on pitänyt opettaa, miten ruuhkat syntyvät. Tämän ohjelma on itse oppinut tutkimalla historiaa. Ohjelman opetusaineistona olivat kelitiedot sekä liikenteen automaattisten mittausasemien keräämät tiedot vuosilta 2015 ja 2016. Nämä tiedot pitävät sisällään esimerkiksi mittausaseman ohi ajaneiden ajoneuvojen nopeuden ja lukumäärän.

"Koulussakin oppilaita ensin opetetaan ja vasta sitten testataan kokeilla, miten hyvin oppi on mennyt päähän. Koneoppimista hyödyntävän ohjelman kokeena oli ennustaa vuoden 2017 alkupuoliskon ajonopeuksia ja liikennemääriä. Siinä se onnistui kiitettävästi", Kinnunen sanoo.

Äkillisen ruuhkan ennustaminen vaikeaa myös tekoälylle

Tekoäly on monesti parempi ennustaja kuin ihminen, mutta silläkin on omat rajoitteensa. Esimerkiksi äkillisiä kolareista johtuvia ruuhkia ei mikään ennustemalli voi tietää ennalta.

"Sattumanvaraisten tilanteiden ennustaminen ei onnistu nykyisillä malleilla. Toisaalta ohjelmaa on mahdollista kehittää sellaiseksi, että se huomauttaa, kun tien ajonopeudet tippuvat huomattavasti ennustetta alemmaksi. Tämä antaisi tärkeän signaalin siitä, että liikenteessä on tapahtunut jotain ennalta-arvaamatonta", Kinnunen visioi.

Tarkemmat ruuhkaennusteet hyötykäyttöön

Koneoppivan ohjelman tekemiä ruuhkaennusteita ei hyödynnetä vielä liikenteessä, mutta tilanne voi muuttua lähivuosina. Tulevaisuudessa tarkempia ruuhkaennusteita voisi käyttää ainakin liikenteen ohjauksen apuna.

"Tarkemmat ruuhkaennusteet tarkoittavat loppupeleissä sujuvampaa ja turvallisempaa liikennettä. Jos tiedämme esimerkiksi, että Turunväylä tulee pian ruuhkautumaan, voimme yrittää helpottaa tilannetta valo-ohjauksen avulla", kertoo Liikenneviraston liikennekeskuspäällikkö Mika Jaatinen.

Jos kokeilu tuottaa hyviä tuloksia, tieliikennekeskusten lisäksi myös kansalaiset saattavat tulevaisuudessa päästä hyödyntämään parempia ruuhkaennusteita esimerkiksi Liikenneviraston Liikennetilanne-palvelun kautta.

Julkaistu: 14.12.2017