Čekání na vjezd do tunelu Blanka má někdy překvapivé důvody. Proč policie nevěří AI na křižovatkách
Překvapilo mě, kolika lidem dojde v tunelech benzin, říká šéf IT pražské TSK.
V druhé části rozhovoru s náměstkem ředitele pražské Technické správy komunikací (TSK) Martinem Pípou hovoříme o řízení pražské dopravy. Pilotně se zde v programování křižovatek uplatňuje i umělá inteligence. Podle Martina Pípy usnadňuje řadu procesů a šetří práci dopravním inženýrům, ze strany policie či dopravně správních úřadů však zatím panuje jistá nedůvěra.
Na úvod bych se zeptal zcela konkrétně: Jakým způsobem se reguluje doprava v tunelovém komplexu Blanka? V případě stále častější regulace vjezdu si někteří řidiči stěžují, že právě u jejich vjezdu se závora dlouhé desítky minut nepohne. Rozhoduje o otevírání vjezdových větví algoritmus, nebo člověk?
Existují pro to dopředu schválené scénáře, které připravujeme zde na TSK. Na jednotlivých větvích máme detektory měřící dopravu, ty jsou i na křižovatkách v blízkosti tunelů. Scénáře říkají, že pokud je doprava na jednotlivých větvích taková a taková, tak se dá předpokládat, že se nám začnou tvořit v tunelu kolony. Což je zakázaný stav, protože kongesce v tunelu představují nebezpečí z požárního hlediska. Doprava tak musí neustále téct.
Scénáře schvaluje policie a silniční správní úřady. Ale policie má samozřejmě také možnost zásahu přímo, když vidí, že detektory a algoritmy nefungují úplně ideálně. Pokud někde vzniknou dopravní problémy, jsou schopni do toho zasáhnout a vpusti do tunelů řídit.
Jak často se to děje?
Z velké části do toho policie zasahuje ve chvíli, kdy dojde k nehodám. Dispečeři mají místní znalost a ví, jak se doprava chová, takže zareagují. Nemusí jít jen o nehody. Mě osobně třeba překvapilo, kolik v tunelu zastaví vozidel kvůli tomu, že jim tam dojde benzin. Není to marginální číslo, spolu s různými poruchami jsou to stovky případů.
Když se řidiči do tunelu po dlouhém čekání konečně dostanou, většinou je skoro prázdný.
To může být tím, že jsou tam vpuštěni třeba právě v okamžiku, kdy tam byla právě nějaká nehoda a řešilo se její odklízení. A poté mohou mít pocit, že je ten tunel poloprázdný. Ale my zkrátka nesmíme dopustit zácpy, takže se tam pouští takový objem dopravy, který tím tunelem bezpečně projede a nezůstává tam stát.
Ohledně jednotlivých vpustí je potřeba najít balanc mezi poptávkou ze všech stran. A to právě řeší algoritmy.
Takže postup je takový, že TSK vytvoří scénáře pro semafory, nechá si je schválit úřady, ale na velíně v ulici Na Bojišti sedí stále fyzičtí policisté, kteří dopravu řídí.
Je to tak ze zákona. My můžeme jejich rozhodnutí ovlivňovat zasíláním údajů, ale řízení je vždycky v kompetenci policie. Ti také vytváří zelené vlny, pokud se převážejí finance nebo chráněná osoba. Ale třeba v Českých Budějovicích nebo v Ostravě či v Brně přímé řízení policií není, tam jen schvalují scénáře.
Toto je tedy standardní způsob fungování řízení dopravy. Nyní však do něj zasáhla AI, která dostala pod správu první pražskou křižovatku v Patočkově ulici. V porovnání s podrobnými scénáři je to však „černá skříňka“, do jejíhož fungování není přesně vidět. Jak na to úředníci či policisté reagují?
Mají k tomu určitou nedůvěru a pokusím se nám vysvětlit proč. Dosavadní proces funguje následovně:
Máme křižovatku a chceme na ní udělat změnu. Na začátku je dopravní inženýr, který na papír popíše všechny různé stavy, jenž na křižovatce mohou nastat. To trvá u složitější křižovatky třeba i měsíc. Pak tady s tím lejstrem jde na silniční správní úřad a na policii, kde se k tomu vyjadřují, vrací k přepracování a podobně. A tento proces může někdy trvat i klidně rok.
Po schválení jde ten dopravní inženýr za programátorem, který to, co je na papíře schematicky napsáno, přepíše do programovacího jazyka. Tam už může dojít i k nějakým chybám, protože programátor nemusel pochopit přesně, jak to inženýr myslel. Takže to spolu musí postupně odladit. Teprve poté s oním programem jede technik na konkrétní křižovatku, připojí se kabelem do řadiče a program nahraje.
Náměstek generálního ředitele pražské Technické správy komunikací (TSK) Martin Pípa. Foto: Zdopravy.cz
Správní úřad je tedy zvyklý, že vidí všechno do detailu popsané. Jak to AI mění?
Nasazením umělé inteligence jsme poprvé celý proces hrozně zjednodušili. Popsali jsme jenom okrajové podmínky, které souvisí s bezpečností, aby se třeba nestalo, že jsou dvě zelené do sebe a podobně.
A zbytek jsme nechali spočítat tu umělou inteligenci. Tedy zda bude zelená 5 sekund, nebo 7 sekund, nebo 4 sekundy. To je detail čistě spojený s plynulostí té dopravy, ne s bezpečností. Tato nová dokumentace tak nemá “střeva”, jen krajní podmínky a úředníci si ji nemohou do detailu osahat.
Takže hlavní výhoda AI je ušetření práce dopravních inženýrů?
Ano, ale navíc můžeme na definování oněch okrajových podmínek pro AI nasadit inženýra, který nemusí být tolik zkušený. Jenom pro zajímavost: lidí, kteří jsou schopni udělat pro Prahu skutečně dobré dopravní řešení, jsou jednotky. To je pro udržitelnost pražské dopravy velice zranitelný bod. Protože pokud odejdou do důchodu a nebudou mít následovníky, tak jsme na hraně.
Definice okrajových podmínek netrvá měsíce, ale pouze týden. Úřad se vlastně nemá k čemu vyjadřovat, takže odpadá připomínkovací proces. A umělá inteligence si navíc zadání umí sama naprogramovat a rovnou poslat na řadič křižovatky. Celý řetězec lidských činností se nahrazuje strojem, který je schopný během hodiny vymyslet třeba 80 scénářů.
Sám si zkouší nasazovat různé délky zelených a vidí, co funguje nejlépe. Je to úplně nové a já chápu, že úřady a policie si to nemají možnost osahat a přijetí z jejich strany je minimálně takové rozpačité.
Nedělá umělá inteligence chyby, které by živý člověk neudělal?
Zatím jsme na takový případ nenarazili. Ale chápu, že nikdo nechce dojít do stavu, kdy se nějaká vážnější chyba stane. Ale my se je snažíme přesvědčit, že tím, že máme rámcové podmínky, tak z hlediska bezpečnosti nikdy nepřekročíme toto hřiště.
Lidská role je zde dohlížet a kontrolovat, zda vše dobře funguje. AI je sama schopna dát do souvislosti 20 křižovatek. V reálném čase vyhodnocuje, kde co jak funguje a je schopna měnit řízení na frekventovaných křižovatkách. To by člověku trvalo delší dobu. Mít v hlavě velký obrázek 20 křižovatek za sebou třeba někde na radiále je docela těžká úloha.
Lidé však nepřijdou o práci, kontrolu má v rukou stále ten policista na velíně.
Proč test AI probíhá právě na Patočkově? Tam 20 křižovatek za sebou zrovna není.
Chtěli jsme ukázat, že AI umí reagovat na mimořádné stavy tunelů i na souvislosti s přechody pro chodce a preferencí MHD. A je vidět, že to nezpůsobilo žádné problémy ani kolapsy. Dopravu to sice nezlepšilo, ale ani nezhoršilo a nikdo vlastně nepoznal, že se něco významného stalo.
Praha nasadila na první křižovatku umělou inteligenci. Řídí dopravu lépe než program
Takže role AI není ani tak ve zlepšení dopravy, ale spíše ve zjednodušení procesu jejího řízení?
Je to vliv na proces zkvalitňování dopravy, který se zjednodušuje.
Má už TSK zažádáno o další AI křižovatky?
Pracujeme na tom, jsme domluveni s dopravním podnikem na ulici V Botanice. Ona není ničím nějak významná, ale jsou tam křižovatky, které nemají ještě zavedenou preferenci pro autobusy.
A pak bychom AI chtěli rozšířit a odzkoušet v Bělohorské ulici od tramvajové smyčky Vypich až po Bílou horu. Na Vypichu je složitá křižovatka s provozem tramvají i autobusů, lidé tam následně odbočují i do obchodního centra.
Jak je to s finanční náročností AI? Na jedné straně se tedy ušetří za dopravní inženýry, ale počítám, že ten systém samotný musí někdo dodávat.
Systém jsme pořídili v rámci operačního programu Praha – pól růstu ČR. Nyní se budeme snažit zjistit i finance na jeho životní cyklus čili údržbu.
Benefity nejsou „tvrdé“, nejde si je představit jako příjem do kasičky. Někde se přispěje o omezení kolon, jinde zase díky AI zareagujeme na změnu rychleji než dříve – třeba u plánování uzavírek během oprav, kdy je koordinace složitá.
Jazykové modely AI vychází z veřejných dat, na kterých se učí. Vaše data počítám nejsou úplný open source, máte je pod kontrolou kvůli hrozbě zneužití?
Máme. Je to uzavřený systém, dopravní data se nesdílí, protože situace ve všech městech je jiná. Nicméně pokud bychom se podívali na samotné uzavřené jádro umělé inteligence pro řízení dopravy, tak to může být třeba v Londýně skoro stejné nebo velmi podobné.