ESHOT’ta yapay zeka dönemi başladı: Şoförlerin sürüşü takip ediliyor

ESHOT Genel Müdürlüğü, hatalı sürüşleri azaltmak ve yolcu konforunu artırmak amacıyla otobüslerden aldığı sürüş verilerini yapay zeka ile analiz ederek şoförlerin gelişim alanlarını belirliyor. Şoförlere ihtiyaç duydukları konularda eğitim verilirken, eğitim sonrasında sürüşleri takip edilerek gelişimleri izleniyor.

İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, şoförlerin sürüş davranışlarının veriler üzerinden takip edilmesine yönelik sistemi sahada uyguluyor. Sistem kapsamında otobüslerden alınan sürüş ve konum verileri analiz edilirken, elde edilen sonuçlar şoförlerin eğitim süreçlerinde ve eğitim sonrasındaki takip çalışmalarında kullanılıyor.

Son yedi ayda toplam 1.055 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimine katıldı.

Araçlardan alınan veriler analiz ediliyor

Sistem kapsamında ESHOT otobüslerinden anlık olarak sürüş ve konum verileri alınıyor. Araçların CAN bus (Araç İçi Veri İletişim Ağı) altyapısından motor, frenleme ve sürüş verileri elde edilirken, konum ve diğer telemetri bilgileri de merkezi sisteme aktarılıyor.

Hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve uzun süreli rölanti gibi sürüş davranışları bu veriler üzerinden inceleniyor. Analizler sonucunda geliştirilmesi gereken sürüş davranışları belirleniyor.

Veriler eğitim sürecinde kullanılıyor

Toplanan veriler, ESHOT personeli tarafından geliştirilen yapay zeka destekli algoritmalar aracılığıyla analiz ediliyor. Şoförlerin eğitim öncesindeki ve sonrasındaki sürüş verileri karşılaştırılarak değişimler takip ediliyor.

Elde edilen sonuçlar, eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesi ve eğitim sonrasında sürüş performansının izlenmesi amacıyla kullanılıyor. Böylece sürüş verilerinin toplanması, analiz edilmesi, eğitim verilmesi ve sonrasında yeniden takip edilmesi şeklinde ilerleyen bir sistem uygulanıyor.

Üç aşamalı program uygulanıyor

Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezinde uygulanan program üç aşamadan oluşuyor.

İlk aşamada şoförlerin sürüş davranışları, herhangi bir yönlendirme yapılmadan gözlemleniyor. Ardından belirlenen gelişim alanlarına göre teorik ve uygulamalı eğitim veriliyor.

Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş, doğru hızlanma ve yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş konuları ele alınıyor.

Programın son aşamasında şoförler yeniden direksiyon başına geçerek eğitimde aktarılan teknikleri uyguluyor. Bu aşamada söz konusu tekniklerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı değerlendiriliyor.

İlk üç ay yoğun takip

Program kapsamında şoförlerin sürüş performansı, eğitim sonrasındaki ilk üç ay boyunca yapay zeka destekli algoritmalarla takip ediliyor.

Eğitim öncesi ve sonrası veriler karşılaştırılarak gelişim gösterilen ve iyileştirilmesi gereken alanlar belirleniyor. Bu veriler doğrultusunda eğitim içerikleri yeniden değerlendiriliyor.

Üç aylık yoğun takip döneminin ardından da şoförlerin sürüş verileri sistem üzerinden izlenmeye devam ediyor.

Güvenlik ve kaynak kullanımı takip ediliyor

Sistemle ani ve hatalı sürüş davranışlarının azaltılması, yolcu konforunun artırılması ve yakıt ile enerjinin daha verimli kullanılması hedefleniyor.

Doğru sürüş teknikleriyle araçların mekanik aksamlarının korunması, bakım maliyetleri ile karbon salımının azaltılması da programın amaçları arasında yer alıyor.

Yapay zeka destekli analizlerden elde edilen veriler, sürüş güvenliği, yolcu konforu ve kaynak kullanımı açısından değerlendiriliyor.