MIT Transit Lab'den Google'dan yapay zeka platformu için 2,1 milyon dolar yatırım



Özet


MIT Transit Lab, toplu taşıma sistemlerini yapay zeka ile optimize etmeyi hedefleyen Public Transit Intelligence Hub (PTIQ) projesi için Google.org’dan 2,1 milyon dolarlık yatırım aldı. Proje, farklı sistemlere dağılmış ulaşım verilerini tek bir merkezde birleştirerek kontrol merkezi çalışanlarının trafik, yol koşulları ve yolcu hareketliliği gibi kritik bilgileri daha sistemli görmesini amaçlıyor. Yapay zeka modelleri ve büyük dil modellerini kullanan sistem, kararları tamamen otomatize etmek yerine çalışanlara en doğru verileri sunarak operasyonel süreçleri destekleyecek. Bu girişimle, ulaşım profesyonellerinin karmaşık ulaşım ağlarındaki olaylara daha hızlı ve bilinçli tepkiler vermesi hedefleniyor.



MIT Transit Lab, ulaşım izleme, operasyon kontrolü ve yolcu iletişimini birbirine bağlamayı hedefleyen yapay zeka platformı Public Transit Intelligence Hub (PTIQ) için Google.org'dan 2,1 milyon dolarlık yatırım aldı.

Google'ın hayırseverlik kolu, bu finansmanın 15 Eylül'de açıklandığını duyurdu. Proje, yapay zeka destekli kamu hizmetleri geliştiren sivil toplum kuruluşlarını, sosyal girişimleri ve akademik kurumları destekleyen "Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation" kapsamında dünya çapında seçilen 15 projeden biri oldu.

PTIQ, farklı kurum sistemlerinden gelen bilgileri kontrol merkezi çalışanları için merkezi bir platformda bir araya getirecek. Planlanan sistem, operasyonel kararları ve yolcu güncellemelerini desteklerken, karar verme sorumluluğunu ulaşım çalışanlarında tutacak.

Transit Lab'in associate direktörü ve PTIQ'un ortak baş araştırmacısı, proje direktörü ve teknik sorumlusu Awad Abdelhalim şunları söyledi: "Amacımız bu kararları otomatize etmek değil, bu kararları veren kişilerin mümkün olan en iyi bilgilere sahip olmasını sağlamak."

PTIQ, modelleri ve bağlamsal akıl yürütmeyi birleştiriyor

Ulaşım kontrol merkezleri; radyo yayınları, bilgisayar ekranları ve kameralar aracılığıyla bilgi alır. Çalışanlar istasyon hareketliliğini, araç konumlarını, yolcuları, trafiği ve yol koşullarını izler; ancak bu bilgiler, ağ koşullarının bir bütün olarak sunulmadığı farklı sistemlere dağılmış durumdadır.

PTIQ'un karar destek arayüzü; tahmin modellerini, optimizasyon motorlarını ve büyük dil modellerine (LLM) dayalı bağlamsal akıl yürütmeyi birleştirecek. Proje, gelen bilgileri sistemli bir şekilde organize ederek çalışanların koşulları değerlendirmesini ve olaylara anında yanıt vermesini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.

Araştırmacılar, rakip operasyonel seçeneklerin değerlendirilmesini ulaşım çalışanlarına bırakmayı hedefliyor. Abdelhalim, toplu taşıma operasyonlarını dinamik, çok paydaşlı ve yapay zeka modellerini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan matematiksel veya kodlama görevlerinin aksine tek bir doğru cevabı olmayan bir süreç olarak tanımlıyor.

Projenin öngörülen faydaları şu an için teorik beklentiler aşamasında. PTIQ program yöneticisi Jim Aloisi, ekibin sistemin müdahale sürelerini iyileştirmesini, platform ve duraklardaki yoğunluğu azaltmasını ve yolculara daha zamanında bilgi sağlamasını beklediğini belirtti. Sistem, görevlileri, araç operatörlerini ve iletişim personelini gerçek zamanlı bilgiler ve olası yanıtlarla desteklemeyi amaçlıyor.

Ulaşım ajanslarının ve çalışanlarının güveni

Projenin diğer ortak baş araştırmacısı Jinhua Zhao, ulaşım operasyonlarında yapay zeka kullanımının gereksinimleri olarak kurumsal uyumu ve çalışan güvenini belirledi. Zhao, MIT 1941 sınıfı Şehir ve Ulaşım Profesörü, MIT Kentsel Çalışmalar ve Planlama Bölüm Başkanı ve MIT Mobility Initiative'in kurucusu ve direktörüdür.

Zhao, "Washington D.C., Chicago, Londra, Boston, Tokyo ve Hong Kong'daki ulaşım ajanslarıyla onlarca yıllık çalışmadan sonra farklı bir soru sormayı öğrendik," diyor. "Yapay zekanın bunu yapıp yapamayacağını değil, organizasyon içinde çalışıp çalışamayacağını ve personelin ona güvenip güvenmeyeceğini sorguluyoruz."

PTIQ d...