İzmir Büyükşehir Belediyesi ESHOT Genel Müdürlüğü, toplu ulaşımda güvenlik, yolcu konforu ve enerji verimliliğini artırmak amacıyla geliştirdiği teknolojik sistemi sahada uyguluyor. Otobüslerden elde edilen sürüş verileri yapay zekâ destekli algoritmalarla analiz edilerek şoförlerin gelişim göstermesi gereken alanlar belirleniyor.
Sistem kapsamında şoförlerin sürüş davranışları anlık veriler üzerinden takip ediliyor. Elde edilen sonuçlara göre ihtiyaç duyulan konularda eğitimler düzenlenirken, eğitim sonrasında da sürüş performansları izlenerek gelişim süreçleri değerlendiriliyor. Son yedi ayda toplam 1055 şoför ekonomik ve güvenli sürüş eğitimine katıldı.
Sürüş verileri merkezi sistemde toplanıyor
ESHOT otobüslerinden alınan veriler, sistem üzerinden anlık olarak merkezi altyapıya aktarılıyor. Araçların CAN bus (Araç İçi Veri İletişim Ağı) altyapısından motor, frenleme ve sürüş verileri alınırken konum ve diğer telemetri bilgileri de sisteme iletiliyor.
Bu veriler üzerinden hatalı hızlanma, hız ihlali, sert kalkış, riskli viraj alma ve uzun süreli rölanti gibi sürüş davranışları analiz ediliyor. Böylece şoförlerin gelişim göstermesi gereken noktalar somut verilerle ortaya konuluyor.
Yapay zekâ ile gelişim alanları belirleniyor
Toplanan anlık veriler, ESHOT personeli tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli algoritmalar aracılığıyla değerlendiriliyor. Şoförlerin sürüş davranışları analiz edilerek hangi alanlarda gelişim sağlanması gerektiği belirleniyor.
Eğitim öncesinde ve sonrasında elde edilen veriler karşılaştırılarak şoförlerin gelişimleri ölçülüyor. Bu sonuçlar, eğitimlerin planlanmasının yanı sıra eğitim sonrasındaki performans takibinde de kullanılıyor. Böylece “Ölç, analiz et, yönet ve geliştir” yaklaşımı sürekli işleyen bir sisteme dönüştürülüyor.
Eğitim üç aşamada uygulanıyor
Sürüş Teknikleri Eğitim Merkezi’nde yürütülen program üç aşamadan oluşuyor. İlk aşamada şoförlerin sürüş davranışları herhangi bir yönlendirme yapılmadan gözlemleniyor. Ardından elde edilen veriler doğrultusunda gelişim alanlarına yönelik teorik ve uygulamalı eğitimler gerçekleştiriliyor.
Eğitimlerde güvenli ve ekonomik sürüş, doğru hızlanma ve yavaşlama, fren ve retarder kullanımı, enerji verimliliği, yolcu konforu ve çevreci sürüş başlıkları ele alınıyor. Programın son aşamasında ise şoförler yeniden direksiyon başına geçerek öğrendikleri teknikleri uyguluyor. Bu aşamada eğitimlerin sürüş davranışlarına ne ölçüde yansıdığı değerlendiriliyor.
Eğitim sonrası üç ay yoğun takip
ESHOT’un uyguladığı modelde eğitim süreci sınıf çalışmasıyla tamamlanmıyor. Eğitime katılan şoförlerin sürüş performansları, eğitimden sonraki ilk üç ay boyunca yapay zekâ destekli algoritmalarla takip ediliyor.
Eğitim öncesi ve sonrası veriler karşılaştırılarak gelişim gösterilen ve iyileştirilmesi gereken alanlar belirleniyor. Bu sonuçlara göre eğitim içerikleri de yeniden değerlendiriliyor. Üç aylık yoğun takip döneminin ardından şoförlerin sürüş verileri sistem üzerinden izlenmeye devam ediyor.
Güvenlik ve verimlilik birlikte ele alınıyor
Sistemle ani ve hatalı sürüş davranışlarının azaltılması, yolcu konforunun artırılması ve yakıt ile enerjinin daha verimli kullanılması hedefleniyor. Doğru sürüş tekniklerinin uygulanmasıyla araçların mekanik aksamlarının korunması, bakım maliyetlerinin ve karbon salımının azaltılması da amaçlanıyor.
Yapay zekâ destekli analizlerin eğitim süreçlerine dahil edilmesiyle ESHOT’ta sürüş güvenliği, yolcu konforu ve kaynak verimliliğinin birlikte yönetildiği bir model uygulanıyor.
