İzmir’de toplu ulaşımda güvenlik, yolcu konforu ve enerji verimliliğini artırmak amacıyla ESHOT Genel Müdürlüğü tarafından yeni teknolojilerden yararlanılıyor. Otobüslerden anlık olarak alınan sürüş ve konum verileri yapay zekâ destekli algoritmalarla analiz edilerek şoförlerin sürüş davranışları değerlendiriliyor.
Sistem üzerinden elde edilen sonuçlara göre ihtiyaç duyulan alanlar belirleniyor, şoförlere teorik ve uygulamalı eğitimler veriliyor. Eğitim sonrasında ise sürüş performansı yeniden izlenerek gelişim süreci takip ediliyor. Son yedi ayda 1055 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimine katıldı.
Sürüş verileri araçlardan toplanıyor
ESHOT’un kullandığı sistemin temelini otobüslerden anlık olarak alınan veriler oluşturuyor. Araçların CAN bus altyapısından motor, frenleme ve sürüş bilgileri alınırken, konum ve diğer telemetri verileri de merkezi sisteme aktarılıyor.
Hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve uzun süreli rölanti gibi sürüş davranışları bu veriler üzerinden inceleniyor. Böylece şoförlerin geliştirmesi gereken alanlar somut verilerle ortaya çıkarılıyor.
Yapay zekâ verileri analiz ediyor
ESHOT personeli tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli algoritmalar, otobüslerden toplanan verileri analiz ederek şoförlerin sürüş davranışlarını değerlendiriyor.
Eğitim öncesinde elde edilen veriler ile eğitim sonrasındaki veriler karşılaştırılarak şoförlerin hangi alanlarda gelişim gösterdiği belirleniyor. Analiz sonuçları, eğitim programlarının hazırlanmasından eğitim sonrasındaki performans takibine kadar sürecin farklı aşamalarında kullanılıyor.
Bu yöntemle ESHOT’ta “Ölç, analiz et, yönet ve geliştir” yaklaşımının sürekli işleyen bir sisteme dönüştürülmesi hedefleniyor.
Eğitim süreci üç aşamadan oluşuyor
Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi’nde uygulanan program üç aşamalı olarak yürütülüyor.
İlk aşamada şoförlerin sürüş davranışları herhangi bir yönlendirme yapılmadan gözlemleniyor. Ardından elde edilen verilere göre gelişim gerektiren alanlar belirleniyor ve teorik ile uygulamalı eğitimler gerçekleştiriliyor.
Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş tekniklerinin yanı sıra doğru hızlanma ve yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş konuları ele alınıyor.
Son aşamada ise şoförler yeniden direksiyon başına geçiyor. Eğitim sırasında aktarılan tekniklerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı uygulamalı olarak değerlendiriliyor.
Eğitimden sonra da takip sürüyor
ESHOT’un uyguladığı modelde eğitim süreci sınıf ve direksiyon başındaki çalışmalarla sınırlı kalmıyor. Programa katılan şoförlerin sürüş performansı, eğitim sonrasındaki ilk üç ay boyunca yapay zekâ destekli sistemle yoğun şekilde takip ediliyor.
Eğitim öncesi ve sonrası veriler karşılaştırılarak gelişim gösterilen ve üzerinde çalışılması gereken alanlar belirleniyor. Bu sonuçlardan yararlanılarak eğitim içerikleri de yeniden değerlendiriliyor.
İlk üç aylık yoğun takip döneminin ardından şoförlerin sürüş verileri sistem üzerinden izlenmeye devam ediyor.
Hedef daha güvenli ve verimli ulaşım
Yapay zekâ destekli sistemle ani ve hatalı sürüş davranışlarının azaltılması, yolcu konforunun artırılması ve yakıt ile enerjinin daha verimli kullanılması amaçlanıyor.
Doğru sürüş tekniklerinin yaygınlaştırılmasıyla araçların mekanik aksamlarının korunması, bakım maliyetlerinin ve karbon salımının azaltılması da hedefleniyor. Böylece sürüş güvenliği, yolcu konforu ve kaynak verimliliğinin aynı sistem üzerinden birlikte takip edilmesi amaçlanıyor.
