Bygget en tidsmaskin

Kolumbus har ansvar for den offentlige buss- og hurtigbåttrafikken i Rogaland. Buss, båt og annet kollektivtilbud blir en stadig større del av hverdagen for de fleste av oss. Et større fokus fra myndighetene på miljøvern fører til at kollektivtransporten står overfor store endringer med ny teknologi, endret adferd og større krav fra brukerne.

Kolumbus ønsker derfor å være proaktive for å kunne tilby de reisende en best mulig opplevelse – hurtig og smidig transport med minimale forsinkelser. De ønsket seg en «tidsmaskin» – et mer allsidig prognosesystem enn det de hadde i korttidsprognosene som kom ut av sanntidssystemet. Computas fikk i oppdrag å utvikle prototypen til tidsmaskinen.

Tidsmaskinen er et eksempel på hvordan kunstig intelligens og maskinlæring kan benyttes for å gi oss en bedre og enklere hverdag

Rune Hagbartsen, direktør Computas

Resultat

Løsningen er et første skritt på vei mot en bedre og enklere hverdag for både de reisende og Kolumbus – godt hjulpet av maskinlæring og kunstig intelligens. Tidsmaskinen ser opptil ett år frem i tid og kan predikere forsinkelser og eksakt posisjon på selskapets 450 busser. Den integrerer flere eksterne datakilder, som vær og hellig-/feriedager, og lærer av alle innsamlede posisjonsdata fra bussene. Prognoser genereres fortløpende, slik at trafikkbildet kan visualiseres i en kartløsning og avspilles som en film.

Dette gjør det mulig for Kolumbus å optimalisere rutetider, eller å sette inn ekstra busser dersom skulle være nødvendig for å unngå forsinkelser.

For å ta unna disse store datamengdene måtte vi bruke skyteknologi. Vi brukte Google Cloud og maskinlæring til å behandle dataene.

Internasjonal Google case study

Løsningen er bygget på Google Cloud Platform og har allerede fått en del oppmerksomhet. Den er blant annet beskrevet i en artikkel som nylig ble publisert på Googles internasjonale sider.

Simen Selseng er kunnskapsingeniør i Computas og har jobbet på Kolombus prosjektet.

Teknologien vi brukte

  • Google Cloud Platform
  • Python 2.7
  • Flask
  • TensorFlow + Keras

Vi gjorde

  • Dataanalyse
  • ETL
  • Maskinlæring
  • API
  • Kartintegrasjon
  • Prosjektledelse

Vi tar gjerne en prat med deg!

Har du flere spørsmål? Kontakt oss gjerne på e-post for en uforpliktende prat.

Rune Hagbartsen