Multimodal machine learning methods for pattern analysis in smart cities and transportation
Authors: Δροσούλη Ιφιγένεια 
Published: November 2024

Στο πλαίσιο των σύγχρονων, πυκνοκατοικημένων αστικών περιβαλλόντων, η αποτελεσματική διαχείριση των μεταφορών και η δομή των Ευφυών Συστημάτων Μεταφορών (ITS) είναι πρωταρχικής σημασίας. Ο τομέας των δημόσιων μεταφορών υφίσταται επί του παρόντος σημαντική επέκταση και μεταμόρφωση με στόχο τη βελτίωση της προσβασιμότητας, την υποδοχή μεγαλύτερου όγκου επιβατών χωρίς να διακυβεύεται η ποιότητα του ταξιδιού και η υιοθέτηση περιβαλλοντικά συνειδητών και βιώσιμων πρακτικών. Οι τεχνολογικές εξελίξεις, ιδιαίτερα στην Τεχνητή Νοημοσύνη (AI), στην Ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων (Big Data Analytics) και στους Εξελιγμένους αισθητήρες (Advanced Sensors), έχουν παίξει καθοριστικό ρόλο στην επίτευξη αυτών των στόχων και συμβάλλουν στην ανάπτυξη, βελτίωση και επέκταση των Ευφυών Συστημάτων Μεταφορών. Αυτή η διατριβή πραγματεύεται δύο κρίσιμες προκλήσεις στη σφαίρα των έξυπνων πόλεων, εστιάζοντας συγκεκριμένα στον προσδιορισμό των τρόπων μεταφοράς που χρησιμοποιούνται από τους πολίτες σε κάθε δεδομένη στιγμή και στην εκτίμηση και πρόβλεψη της ροής μεταφορών μέσα σε διάφορα συστήματα μεταφορών. Στο πλαίσιο της πρώτης πρόκλησης, έχουν αναπτυχθεί δύο διακριτές προσεγγίσεις για τον εντοπισμό του τρόπου μεταφοράς. Πρώτον, προτείνεται μια προσέγγιση βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση οκτώ μέσων μεταφοράς, χρησιμοποιώντας δεδομένα πολυτροπικών αισθητήρων που συλλέγονται από smartphone χρηστών. Αυτή η προσέγγιση βασίζεται σε ένα δίκτυο Long-Short-Term Memory (LSTM) και σε Bayesian βελτιστοποίηση των παραμέτρων του μοντέλου. Μέσω εκτεταμένης πειραματικής αξιολόγησης, η προτεινόμενη προσέγγιση επιδεικνύει εξαιρετικά υψηλά ποσοστά αναγνώρισης σε σύγκριση με μια ποικιλία προσεγγίσεων μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων μεθόδων τεχνολογίας αιχμής. Η διατριβή εμβαθύνει επίσης σε ζητήματα που σχετίζονται με τη συσχέτιση χαρακτηριστικών και τον αντίκτυπο της μείωσης των διαστάσεων των δεδομένων. Η δεύτερη προσέγγιση περιλαμβάνει ένα μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστή (Transformers) για την ανίχνευση του τρόπου μεταφοράς, που ονομάζεται TMD-BERT. Αυτό το μοντέλο επεξεργάζεται ολόκληρη την ακολουθία δεδομένων, κατανοεί τη σημασία κάθε μέρους της ακολουθίας εισόδου και εκχωρεί ανάλογα βάρη χρησιμοποιώντας μηχανισμούς προσοχής (Attention mechanisms) για να κατανοήσει τις καθολικές εξαρτήσεις στην ακολουθία. Οι πειραματικές αξιολογήσεις αναδεικνύουν την εξαιρετική απόδοση του μοντέλου σε σύγκριση με τις τεχνολογίες αιχμής, τονίζοντας την υψηλή ακρίβεια πρόβλεψής του. Για την αντιμετώπιση της πρόκλησης της εκτίμησης της ροής μεταφοράς, προτείνεται ένα Συνελικτικό Επαναλαμβανόμενο Δίκτυο Χωρο-Χρονικού Γραφήματος (Spatial-Temporal Graph Convolutional Recurrent Network). Αυτό το δίκτυο μαθαίνει τόσο από δεδομένα δικτύου χωρικών σταθμών όσο και από χρονοσειρές ιστορικών αλλαγών κινητικότητας για την πρόβλεψη της ροής κοινής χρήσης μετρό και ποδηλάτων στο μέλλον. Το μοντέλο συνδυάζει συνελικτικά δίκτυα γραφήματος (GCN) και δίκτυα μακροπρόθεσμης βραχυπρόθεσμης μνήμης (LSTM) για τη βελτίωση της ακρίβειας εκτίμησης. Εκτεταμένα πειράματα που πραγματοποιήθηκαν σε σύνολα δεδομένων πραγματικού κόσμου από το σύστημα του μετρό Hangzhou και το σύστημα κοινής χρήσης ποδηλάτων της Νέας Υόρκης επικυρώνουν την αποτελεσματικότητα του προτεινόμενου μοντέλου, επιδεικνύοντας την ικανότητά του να εντοπίζει δυναμικούς χωρικούς συσχετισμούς μεταξύ σταθμών και να κάνει ακριβείς μακροπρόθεσμες προβλέψεις.