İzmir’de toplu ulaşımda yapay zekâ dönemi: ESHOT sürüş verilerini anlık takip ediyor

İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, toplu ulaşımda sürüş güvenliğini ve yolcu konforunu artırmak, enerji verimliliği sağlamak amacıyla geliştirdiği teknolojik altyapıyı sahadaki eğitim ve takip süreçleriyle birleştirdi. Otobüslerden elde edilen sürüş verileri yapay zekâ destekli algoritmalarla analiz edilirken, belirlenen gelişim alanlarına göre şoförlere eğitim veriliyor.

Sistem, verilerin toplanması ve analiz edilmesinden eğitimlerin planlanmasına, eğitim sonrasındaki performansın takip edilmesine kadar uzanan bir süreç üzerinden işletiliyor. ESHOT’un paylaştığı bilgilere göre son yedi ayda toplam 1055 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimine katıldı.

Araçlardan Gelen Veriler Anlık Takip Ediliyor

Sistemin temelini ESHOT otobüslerinden anlık olarak alınan veriler oluşturuyor. Araçların CAN bus (Araç İçi Veri İletişim Ağı) altyapısından motor, frenleme ve sürüş bilgileri alınırken, konum ve diğer telemetri verileri de merkezi sisteme aktarılıyor.

Toplanan veriler üzerinden hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve uzun rölanti gibi sürüş davranışları analiz ediliyor. Böylece şoförlerin geliştirilmesi gereken sürüş alışkanlıklarının somut veriler üzerinden belirlenmesi amaçlanıyor.

Yapay Zekâ Verileri Eğitim Sürecine Taşıyor

Araçlardan anlık olarak toplanan bilgiler, ESHOT personeli tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli algoritmalar aracılığıyla değerlendiriliyor. Şoförlerin sürüş davranışlarından elde edilen sonuçlar, gelişim alanlarının belirlenmesinde ve eğitim programlarının hazırlanmasında kullanılıyor.

Eğitim öncesindeki sürüş verileri ile eğitim sonrasında elde edilen sonuçlar karşılaştırılıyor. Böylece verilen eğitimin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı takip ediliyor.

ESHOT, verilerin toplanmasından performans takibine uzanan yaklaşımı “Ölç, analiz et, yönet ve geliştir” modeliyle sürdürüyor. Yapay zekâ destekli analizler yalnızca mevcut sürüş davranışlarının tespitinde değil, eğitim içeriklerinin yeniden değerlendirilmesinde de kullanılıyor.

Şoförler Üç Aşamalı Programdan Geçiyor

Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi’nde uygulanan program üç aşamadan oluşuyor. İlk aşamada şoförlerin mevcut sürüş davranışları herhangi bir yönlendirme yapılmadan gözlemleniyor. Bu aşamada elde edilen verilerle sürücünün gelişim alanları belirleniyor.

İkinci aşamada belirlenen ihtiyaçlara yönelik teorik ve uygulamalı eğitim gerçekleştiriliyor. Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş, doğru hızlanma ve yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş başlıkları ele alınıyor.

Programın üçüncü aşamasında ise şoförler yeniden direksiyon başına geçiyor. Eğitim sırasında aktarılan tekniklerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı uygulamalı olarak değerlendiriliyor.

İlk Üç Ay Yoğun Takip Yapılıyor

ESHOT’un uyguladığı modelde süreç eğitim programının tamamlanmasıyla sona ermiyor. Eğitime katılan şoförlerin sürüş performansı, eğitimden sonraki ilk üç ay boyunca yapay zekâ destekli algoritmalarla yoğun biçimde takip ediliyor.

Eğitim öncesi ve sonrası verilerin karşılaştırılmasıyla gelişim sağlanan noktalar ile iyileştirilmesi gereken alanlar belirleniyor. Ortaya çıkan sonuçlar doğrultusunda eğitim içerikleri de yeniden değerlendiriliyor. Üç aylık yoğun takip döneminin tamamlanmasının ardından şoförlerin sürüş verilerinin sistem üzerinden izlenmesine devam ediliyor.

Güvenlik, Konfor ve Enerji Verimliliği Birlikte İzleniyor

Uygulamayla ani ve hatalı sürüş davranışlarının azaltılması ve yolcuların daha konforlu seyahat etmesi hedefleniyor. Yakıt ve enerjinin daha verimli kullanılması da sistemin temel hedefleri arasında bulunuyor.

Doğru sürüş tekniklerinin yaygınlaştırılmasıyla otobüslerin mekanik aksamlarının korunması, bakım maliyetlerinin düşürülmesi ve karbon salımının azaltılması amaçlanıyor. Yapay zekâ destekli analizlerin eğitim süreçlerine dahil edilmesiyle ESHOT, sürüş güvenliği, yolcu konforu ve kaynak verimliliğini aynı sistem üzerinden takip ediyor.