Promet v Sloveniji: AI že ve, kaj delamo narobe – mi pa še vedno ne

V zadnjih letih smo v evropskih raziskovalnih projektih z metodami umetne inteligence analizirali in izboljševali prometne sisteme v Amsterdamu, Helsinkih, Messini in drugih mestih. V okviru teh projektov smo na Institutu »Jožef Stefan« skupaj z mednarodnimi partnerji integrirali kompleksne prometne sisteme, katerih programska koda obsega več milijonov vrstic – kar bi v tiskani obliki pomenilo kup knjig, visok 4 do 5 metrov.

AI ni le prilagajala prometne ureditve in zmanjševala zastoje. Odkrila je vrsto zanimivih lastnosti prometa – in hkrati potrdila staro resnico, ki jo radi pozabljamo: vsak ukrep ima svoje dobre in slabe strani, nobena rešitev ni univerzalno dobra. Prava vprašanja so: koliko stane varnost, koliko čas, koliko okolje in koliko frustracija ljudi – integrirano!

Superinteligenca, šimpanzi in nebesa

Zato je treba prometne sisteme ocenjevati multimodalno in večatributno – z integralom vseh lastnosti hkrati, ne le z enim samim kriterijem (npr. „koliko avtomobilov spravimo skozi“).

Dober primer so bila v zadnjih letih domača dela na cestah. Preveč gradbišč hkrati, preveč zastojev, skoraj nič dela ponoči. Po nekaj letih kaosa so odgovorni končno spoznali, da se tako ne dela. Razumeli so, da je treba dela usklajevati, da je nočno delo dražje, a cenejše za družbo kot dnevni kolaps. Kar pa še vedno ne razumejo, je, da isti principi veljajo povsod – tudi pri načrtovanju križišč, avtocestnih priključkov in celotnega prometnega sistema.

Dragomer: učbeniški primer nerazumevanja

Vzemimo avtocestni priključek Dragomer. Namesto krožišča, ki bi omogočilo naravno pretočnost in varnost, so postavili semaforizirano križišče. Krožišča, ki jih imamo, so pogosto prevelika, nepregledna in neprevozna. Na območju priključka in na nekaterih odsekih Tržaške ceste so pasovi pogosto predimenzionirani – v sredini se včasih pojavi prazen pas širine enega metra, ki nima nobene funkcije. To je klasičen primer načrtovanja za teorijo namesto za realno vedenje ljudi. Posledica so stalne nesreče, izsiljevanja, nepotrebno zaviranje in verižni zastoji.

Prevladujoča miselnost pri načrtovanju je še vedno graditi čim več pasov in s tem rešiti prometne zagate. A že dolgo je znano, da pretirano število pasov samo še dodatno poveča promet – to je tako imenovani »induced demand«. Stroškovna učinkovitost je največja pri zmerno velikih cestah in pametnem AI upravljanju.

Kako si je mogoče razložiti vztrajanje na sedanjih rešitvah? Odgovor je preprost: ne razumejo.

Ne gre za pomanjkanje denarja ali politične volje. Gre za pomanjkanje sistemskega razmišljanja in sodobnega znanja. AI v Helsinkih in Amsterdamu bi v nekaj urah simulirala milijone različic priključka Dragomerja in pokazala, katera kombinacija krožišča, semaforja in pasov daje najboljši integralni rezultat – najmanj nesreč, najmanj izgubljenega časa in najmanj emisij - integralno.

Kaj se dogaja na avtocestah?

Podobno je z avtocestami. V Nemčiji na izbranih odsekih v konicah odprejo odstavni pas in s tem povečajo zmogljivost za 20–30 odstotkov. V Sloveniji je ta pristop še vedno izjema, ne pravilo. Tovornjaki, osebna vozila in konice se obravnavajo enako, kot da bi bil promet linearen in predvidljiv. Sodobni sistemi pa že dolgo uporabljajo dinamično upravljanje pasov, hitrosti in vstopov v realnem času.

Namesto dinamičnega usmerjanja tovornjakov v konicah, ki bi lahko zmanjšalo gnečo za vse udeležence, jih še vedno vidimo, kako se skupaj z osebnimi vozili počasi premikajo. Pri tem se pogosto zanemari celovit izračun stroškov – zamude voznikov, izgubljeni delovni čas in širša gospodarska škoda zaradi neučinkovitega pretoka prometa.

Zakaj se pri nas ne uvaja moderne rešitve? Del odgovora je institucionalen. DARS ima izjemno znanje na področju vzdrževanja in gradnje avtocest. Manj pa je vidno sodelovanje z raziskovalci in podatkovnimi strokovnjaki, ki se ukvarjajo z upravljanjem kompleksnih prometnih sistemov v realnem času. To ni kritika – to je prijazno povabilo k širšemu sodelovanju, bodisi pro bono, bodisi v okviru projektov. Več institucij ima ta znanja. Slovenija bi lahko postala zgled, če bi povezali praktično znanje DARS-a z analitičnimi in simulacijskimi zmogljivostmi, ki jih AI že omogoča.

Krožišča – zakaj jih imamo premalo

Krožišča v primerjavi s semaforiziranimi ali STOP križišči zmanjšajo število hudih trčenj za 70–80 %, vseh nesreč za 36–61 % in nesreč s poškodbami za 25–87 % (razni viri in okoliščine). Hkrati zmanjšajo zamude za 30–65 % (v nekaterih primerih tudi do 89 %), izpuste CO₂ za 10–30 % in število ustavljanj vozil za 56 %. Imajo tudi nižje stroške vzdrževanja in daljšo življenjsko dobo.

Zakaj jih potem nimamo več? Del težave je v nejasnih ali preveč togih interpretacijah pravil. Slovenska tehnična specifikacija priporoča določene kote vstopa, a se v praksi to pogosto bere kot prepoved krožišča, kadar cesta ne vstopa idealno. Drug problem je v lokalni samoupravi, ki pogosto nima stika z najnovejšim strokovnim znanjem.

Kaj bi lahko naredili takoj?

Brez velikih gradbenih posegov bi lahko v naslednjih dveh letih bistveno izboljšali stanje:

Posodobitev pravil za načrtovanje krožišč (manjša, preglednejša, prilagojena realnemu vedenju)

Uvedba adaptivnih semaforjev z umetno inteligenco v večjih mestih in na problematičnih odsekih

Sistematična uporaba odstavnih pasov v konicah na avtocestah

Dinamično upravljanje hitrosti in pasov (digitalni dvojček avtocestnega omrežja)

Strožji in doslednejši nadzor nad vedenjem (vključevanje, izsiljevanje, neupoštevanje pravil)

Strožje omejevanje prometa za tovorna in turistična vozila (ne nad prepustno mejo)

Nadomestitev semaforiziranih križišč s krožišči, kjer je to smiselno

Nočno in usklajeno izvajanje del na cestah kot standard, ne izjema

Še vedno načrtujemo in upravljamo promet tako, kot da bi bil linearen, mehansko predvidljiv in brez človeškega faktorja. V mestih, ki so prešla na napredno upravljanje, so poleg manj nesreč in manj časa izmerili tudi občutno nižjo raven stresa pri voznikih.

AI v evropskih mestih že dolgo kaže, da je promet kompleksen, prilagodljiv in poln skritih vzorcev – ki jih je treba najprej razumeti, šele nato načrtovati. Dokler bomo še naprej gradili rešitve iz prejšnjega stoletja, se bomo vrteli v istem krogu.

***

Matjaž Gams, vodja agentne skupine na Institutu Jožef Stefan.

Prispevek je mnenje avtorja in ne izraža nujno stališča uredništva.