INDUSTRY.co.id, Tokyo -Salah satu komponen utama kota pintar adalah penggunaan sistem transportasi yang optimal. Karena semakin banyak orang di seluruh dunia bermigrasi ke kota dan pemerintah berkerja keras dalam menemukan cara pengelolaan yang tepat, dimana kemacetan perkotaan menjadi masalah serius.

Beberapa upaya telah dilakukan dalam menemukan solusi untuk masalah ini dan salah satunya adalah Mobility-as-a-Service, atau MaaS.

Dikenal pertama dan terutama sebagai produsen, dengan pengalaman lebih dari 140 tahun di bidang yang beragam seperti turbin dan semikonduktor, Toshiba selalu mengembangkan kemampuan lainnya secara paralel. Penelitiannya tentang AI telah ada sejak lebih dari 50 tahun yang lalu, dan mencakup bidang-bidang yang beragam dan menuntut pencitraan presisi dan bahasa alami. Saat ini, perusahaan ini mengambil langkah progresif sebagai perusahaan teknologi sistem fisik cyber, pemimpin dalam proses integrasi dunia fisik manufaktur dan dunia cyber teknologi digital.

Toshiba bekerja sama dengan JUNPUZI yang berbasis di Tokyo, dalam meningkatkan model Mobility-as-a-Service (MaaS). Gagasan MaaS dijelaskan sebagai kemampuan untuk meninggalkan rumah, dijemput oleh kendaraan secepatnya, dan dibawa ke tujuan tertentu dengan rute langsung tanpa memutar yang tidak perlu atau penundaan yang tidak diinginkan. Ini adalah visi yang menggabungkan kenyamanan taksi dengan utilitas layanan bus.

JUNPUZI mengoperasikan Convenicle, sistem yang didedikasikan untuk memberikan know-how transportasi tanpa-menunggu, sesuai permintaan untuk melayani operator dan pemerintah daerah di seluruh Jepang dan untuk mengembangkan transportasi umum di masa depan dengan menerapkan alat AI mutakhir dan analitik data.

Gagasan MaaS kedengarannya hampir mustahil untuk dicapai. Tetapi dengan kemajuan terkini dalam AI dan analitik data besar, pasti akan ada orang yang berupaya untuk mewujudkannya.

Hirozou Yoshitomi, Presiden JUNPUZI yang berbasis di Tokyo mengoperasikan Convenicle, diciptakan dari kenyamanan dan kendaraan, dan menyediakan sistem yang didedikasikan untuk memberikan pengetahuan transportasi tanpa-menunggu, sesuai permintaan untuk melayani operator dan pemerintah daerah di seluruh Jepang.

Satu area di mana Toshiba mengembangkan keahlian adalah dalam transformasi digital, dan di sini peran utama dimainkan oleh "SATLYS ™", sebuah analitik AI berdasarkan analisis data dan deep learning. Dikembangkan, diuji, dan disempurnakan dengan menyaring sejumlah besar data yang dihasilkan oleh operasi manufaktur Toshiba, SATLYS bekerja cepat untuk mengidentifikasi, memperkirakan, dan membuat prediksi.

Menggunakan kecerdasan buatan untuk transportasi cerdas. Sederhananya, "itu ditujukan untuk memciptakan sistem transportasi umum yang beroperasi hanya ketika reservasi dibuat", jelas Yoshitomi.

Hal itu menjadi salah satu fitur terpenting dari Convenicle, dijelaskan oleh Seiji Kamiya, Manajer Departemen Perencanaan dan Pengembangan Proyek JUNPUZI. “Bus telah menetapkan rute, sehingga pengguna sering harus mengambil jalan memutar yang memakan waktu dan tidak diperlukan, tetapi Convenicle menggabungkan beberapa titik penjemputan dan pengantaran yang disiapkan agar rute dapat dibuat dengan cara yang paling efisien, sehingga mudah digunakan oleh penumpang.”

Dengan pendekatan itu, setiap reservasi yang diterima adalah titik data lain, dengan rute dan waktu penjemputan untuk dibuat terus-menerus agar mencerminkan permintaan. Ada juga pertanyaan tentang di mana penumpang naik dan turun dari Convenicle. Kedengarannya mudah pada awalnya, karena jalan-jalan Jepang memiliki banyak titik pengumpulan sampah, semuanya ditandai dengan jelas, dan mereka menyediakan titik penjemputan dan pengantaran yang nyaman, dekat dengan tempat tinggal para penumpang — tetapi ada juga banyak, dan itu menambah ke persamaan; ketika kita ingin mengambil dan menurunkan orang-orang dengan tujuan yang sama, untuk memaksimalkan pemanfaatan kapasitas.

Secara keseluruhan, gagasan memanfaatkan teknik AI dan sensor fusi dalam memahami dan memprediksi pergerakan penumpang memang terdengar menarik dan menjanjikan. Tetapi ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika menganalisis permintaan potensial untuk produk.

Hiroki Ueda, seorang peneliti di Toshiba Digital Solutions Corporation, Perangkat Lunak & Pusat Teknologi AI, menjelaskan skala tantangan yang dihadapi oleh anggota tim Toshiba. “Katakanlah Anda memiliki area dengan 2.000 poin penjemputan dan pengantaran. Anda harus memproses hasil prediksi untuk semua 2.000 titik penjemputan dikalikan dengan semua 2.000 tujuan, sehingga Anda memiliki 4.000.000 rute potensial. Itu cukup rumit. Selain itu, ada sembilan tahun data untuk dianalisis. Percayalah, itu membuat saya benar-benar pusing mencoba mencari cara menggunakan data dalam jumlah besar ini dan menemukan solusi optimal yang tersembunyi di dalamnya. ”

Seperti yang diingat Ueda, Toshiba awalnya mencoba pendekatan yang lebih sederhana. “Sebagai langkah pertama, kami menunjukkan JUNPUZI, 100 rute teratas dalam hal permintaan. Tetapi dalam tanggapan mereka, mereka memberi tahu kami bahwa mereka tidak membiarkan mereka melihat tren di seluruh area operasional, “ujarnya.

Yuji Irimoto menjelaskan bagaimana itu dilakukan. “SATLYS menganalisis data operasi Convenicle dari JUNPUZI, bersama dengan data cuaca dari Badan Meteorologi Jepang dan informasi tentang karakteristik hari yang berbeda. Variabel yang dicakup ini seperti, "pada hari hujan, 20 persen lebih banyak kendaraan diperlukan di daerah ini," atau "rute ini memakan waktu dua kali lebih lama pada hari Minggu."

Pada akhirnya SATLYS muncul dengan prediksi permintaan untuk titik penjemputan dan pengantaran, waktu dan jumlah penumpang, hingga beberapa minggu sebelumnya, dan menghasilkan perkiraan yang akurat dengan menganalisis dan memetakan permintaan secara komprehensif. “Kami menganalisis permintaan di setiap area operasi dan memplotnya seperti peta panas, dengan warna mewakili permintaan,” Ueda menjelaskan. “Dari itu, kita dapat membuat perkiraan permintaan kendaraan.” Sebagai hasilnya, Toshiba dan JUNPUZI telah mencapai tahap di mana mereka dapat menggunakan SATLYS untuk menerapkan pengetahuan yang berasal dari Convenicle menuju menemukan keseimbangan antara optimalisasi keseluruhan dan preferensi individu.

Secara keseluruhan, tren global seperti ekonomi layanan, dengan perusahaan-perusahaan seperti Netflix, Uber dan Spotify, kemacetan kota yang masif dan permintaan penumpang untuk transportasi yang nyaman dan pribadi, dapat menjadi alasan utama permintaan. Dengan berfokus pada sektor mobilitas dan transportasi, serta seluruh kasus penggunaan MaaS yang akan sangat meningkatkan pengalaman penumpang akan terjawab.

Seiring dengan berkembangnya angkutan umum, MaaS memiliki potensi dalam mewujudkan tingkat baru layanan dan kenyamanan penumpang, dan kolaborasi yang sukses dengan JUNPUZI menempatkan Toshiba di garda depan untuk menciptakan masa depan layanan transportasi sesuai permintaan.