TFL使用人工智能运行伦敦的道路网络

伦敦运输（TFL）正在探讨市场，以建立如何使用数据和人工智能（AI）来解决首都道路网络中的一些挑战。

该想法是向组织的表面智能运输系统（坐限）增加预测能力，以加强对道路工程，拥塞和其他计划外活动等事件的响应。

增强系统将能够在事件发生并生成建议的响应策略后准确地预测道路网络状态，同时在道路网络上建模这些策略以创造基于有效的排名。

这将是AI首次用于管理伦敦的道路网络。数据也将在新版本中发挥关键作用，这将借鉴广泛的历史和实时数据集，以预测对道路上的事件的反应。

“我们正致力于完全改变我们如何管理伦敦的道路网络，以应对我们所有人都作为一个城市的挑战，从道路危险到拥堵和有毒空气，”网络管理，Glynn Barton网络管理总监。

“使用数据和智能系统来帮助我们塑造对事件的回应将是这种新方法的基本部分，”他补充道。

在其市场参与练习中，TFL特别有兴趣听取有利于开发系统的公司，这些公司能够考虑有波动需求的变量，多种运输方式，同时事件和多个数据集的问题，这些信息可能相互冲突或者具有低精度。

公司可以提供有关TFL如何使用数据和AI通过调查问卷的提出的建议，该调查问卷在2019年10月28日至10月28日之前开放。

作为坐在课程的一部分，TFL授予外包师SORTIA的合同，用于交付单一控制中心系统。此外，作为该计划的一部分，TFL于2018年签订了西门子移动性的合同，升级了当前的流量光控制系统。

凭借道路工程造成的拥堵，TFL在2019年夏季举办了一项举措，称为伦敦路利工。在该项目中，TFL与创新中心丛和公用事业公司合作，如泰晤士河，以选择公司提交的投资，旨在解决2018年伦敦举办的一些最大的道路拥堵问题。