AI Form Builder-ը հնարավորություն է տալիս իրական‑ժամանակի ադապտացված երթևեկության կառավարիչ հարցումներ

Քաղաքային շարժողունակությունը գտնվում է հետադարձակրթության իրավիճակում։ Աճող բնակչությունն, միկրո‑շարժների աճը և ցածրաարտածված տրանսպորտի պահանջը ստեղծում են բարդ խնդրասիր ցանց՝ քաղաքային փողոցների վրա։ Ավանդական երթևեկության լույսի ժամանակավորումը—սովորաբար հիմնված է կայուն պլանների վրա կամ հազվադեպ ձեռքով հաշվարկների վրա—չի կարողանա համապատասխանել այս արագ փոփոխություններին։ Formize.ai-ի AI Form Builder‑ը ապրում է նոր լուծում․ ճանաչում է քաղաքացիներին, տարածքային թիմերին և կապված սարքերին, որոնք ուղարկում են կենդանի, կառուցված տվյալներ city traffic‑control պլատֆորմների մեջ։

Այս հոդվածում մենք ուսումնասիրում ենք ամբողջական վերջ‑ից‑սկսած-ավարած գործընթացը, որը օգտագործում է AI‑սարքայված ձևի ստեղծում, AI‑ով ավտոմատ լրացում և AI‑ով գեներացված պատասխանային սքեթներ՝ պահված տնտեսած շփոթից հետո՝ գնում ենք raw traffic observationsի կերպն արդյունք ունեցող signal‑adjustments մի քանի րոպեների ընթացքում։ Մենք կքնանք հետևյալ քայլերը.

1. Քաղաքացի‑կենտրոնացված երթևեկության հարցումների նախագծում՝ AI առաջարկներով։
2. AI Form Filler‑ի օգտագործում՝ ավտոմատ լրացում կրկնվող դաշտների համար՝ միջոցառումների‑տելեմետրի API‑ներից։
3. Ենթադրած տվյալների ինտեգրումը քաղաքի ադապտավորված երթևեկության կառավարում համակարգ (ATMS)‑ի հետ։
4. Ավտոմատ արձագանքների ամփոփագրերի գեներեցիան ինժեներների համար։
5. Տվյալների հոսքի վիզուալիզացիա Mermaid-դիագրամով։

Արդյունքի վերջում կտեսնեք, թե ինչպես մի համայնք կարող է շարժվել ամիսլիկ երթևեկության հաշվետվություններից կենդանիկ, հանրությամբ հավաքված երթևեկության մտավորականությունից, որը շարժում է ադապտավորված լույսի կառավարման, նվազեցրած շփոթի և բարելավված անվտանգության տարածք:

1. Հարցագրի մշակումը – AI Form Builder‑ի գործողություն

1.1 Փորձառությունը ավանդական հարցումների հետ

Ստանդարտ PDF‑աղբյուրի երթևեկության հարցերն կամ կայուն Google Forms‑ը ունենում են երեք հիմնական կստվածակներ.

1.2 AI‑սարքված ձևի ստեղծում

AI Form Builder‑ի միջոցով պլանավորողները պարզապես գրանում են բարձր‑մակարդակ նպատակ.

Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.

AI-ն անմիջապես առաջարկում է.

• Բորշ, mobile‑առաջ իրականացված դասավորություն, բաղկացած “Location”, “Time of Day”, “Vehicle Type”, “Observed Delay (seconds)”, “Safety Incident” բաժինների:
• Բաղադրական տրամաբանություն: եթե “Safety Incident”‑ը “Yes” է, ցույց տալ ենթաբեր “Description” և հնարավոր լուսանկարի բեռնում:
• Նախապատվական փակցված ընտրացանկեր քաղաքային GIS‑ից “Location” համար (օրինակ՝ “5th & Main”).

Արդյունքը պրոցեսս‑պատուհանը ձև, որը կարող է ներդրվել քաղաքային պորտալում, ուղարկվել push‑նշումներով, կամ հասանելի լինի QR‑կոդի միջոցով խաչբետների մոտ.

1.3 Հազուրկություն և լեզվի աջակցություն

AI Form Builder-ը ինքնաբերաբար հայտնաբերում է պատասխանողի բրաուզերի լեզուն և առաջարկում է ձևը համապատասխան թարգմանությամբ, որով ապահովվում է բազմալեզու բնակչության ներգրավում:

2. Խճապատյանները նվազեցնել – AI Form Filler‑ի ավտոմատ տվյալների ներմուծում

Նույնիսկ լրացված ձևի դեպքում, պատասխանատուները կարող են համտեսել լրացման հետ. AI Form Filler‑ը լուծում է այն՝ վերցնելով տվյալները արտաքին ծառայություններից.

• Vehicle‑telemetry API‑ներ (օրինակ՝ միացված ավտոմեքենաների պլատֆորմներ) – իրական‑ժամանակի արագություն, գտնվելու վայրը և ճանապարհի տևողությունը.
• Public‑transport գրաֆիկները – կանխադրված գնալու ժամերը, որոնք դիտարկվում են որպես դիֆերենտ ուղեցույցի հաշվարկում.
• City CCTV‑ի վերլուծություն – տունների հաշվարկը ընտրված խաչբեթի համար.

Երբ օգտագործողը բացում է հարցումը՝ բջջային նավահանգստում, AI‑ը ճանաչում է GPS‑ը, հարցում է telemetry‑API‑ն և լրացնում “Location”, “Observed Delay” եւ “Vehicle Type” դաշտերը: Օգտվողը միայն հաստատում կամ կարգավորում է արժեքները, այդ կերպ լրացման ժամկետը ընկնում է 2 րոպեից < 30 վայրկյանի:

3. Ձևից լոյսի՝ ինտեգրումը ադապտավորված երթևեկության կառավարման համակարգերի հետ

3.1 Տվյալների խելացի հոսքի ընդհանուր տեսակ

1. Form Submission → Formize.ai webhook → Message Queue (Kafka).
2. Stream Processor (Flink) բարդացնում է տվյալները պատմական շփոթի պատկերներով:
3. Decision Engine (Python‑պատկերի ML‑մոդել) գնահատում է յուրաքանչյուր խաչբեդի շտապություն:
4. ATMS API ստանում է JSON‑բեռնու, որպեսզի ռեալ‑տայմը կարգաւորի լույսի փուլերը:

3.2 ATMS‑ին ուղարկված JSON‑բեռնու օրինակ

{
  "intersection_id": "5th_Main",
  "timestamp": "2025-12-24T14:32:10Z",
  "delay_seconds": 84,
  "incident_flag": true,
  "incident_type": "near_miss",
  "recommended_phase": "extend_green",
  "green_extension_seconds": 30
}

ATMS‑ը ստուգում է բեռնուն, կիրառելով “extend_green” հրահանգը 30 վրկ‑ով և գրանցում է փոփոխությունը հետագայում ստուգման համար:

3.3 Անվտանգություն և կառավարում

Բոլոր տվյալների հոսքերը գաղտնակազմված են (TLS 1.3) և Formize.ai‑ի AI Request Writer‑ը ավտոմատ ստեղծում է համաձայնության մանրամասնագիր, որը գրանցում է.

• Տվյալների աղբյուր (քաղաքացիական հարցում, թե‑լեզու, CCTV):
• Օպերատիվ հիմք (հանրագիտության երթևեկության ապահովման շահույթ):
• Պահպանման քաղաքականություն (30 օր signal‑adjustment‑ից հետո):

Այս փաստաթղթեր պահվում են քաղաքային փաստաթուղթների կառավարման համակարգում, բավարարելով ստուգման պահանջներին առանց ձեռքով աշխատանքների:

4. Շղթա փակել – AI Responses Writer‑ի արձագանքների գրեքների համար երթևեկության ինժեներների

Երթևեկության ինժեների հաճախ պետք է կարճ ամփոփագիր՝ վերջին հանրական մտքերից: AI Responses Writer կարող է հանքված մեկ էջի գործնական ամփոփագիր՝ մի քանի վայրկյաններ.

«14:00‑15:00 փայլի ժամանակը 24 դեկ 2025 տարի, 5th & Main-ի խաչբեդը 84 վրկ առկա միջանկյալ կասեցում ցուցադրում է, ինչը 12 % գերազանցում է պատմական միջինին: Գրանցված է մեկ near‑miss պրոցես, վերաբերվող երթամուղին: ATMS‑ը ավտոմատորեն ավելացվեց տնտեսական պղպջակների “extend_green” հրահանգը 30 վրկ‑ով, որի արդյունքում միջին կասեցումը 5 րոպեում իջեցավ 58 վրկ։»

Այս ամփոփագրերը ավտոմատորեն կցակցվեն ATMS‑ի փոփոխությունների մատյանին և կարող են ուղարկվել էլ.փոստով կամ տեղադրվել քաղաքային ներքին ստափաստվերի վրա:

5. Վիզուալիզացիա – ամբողջական աշխատանքային գրաֆիկը Mermaid‑դիագրամով

  flowchart LR
    A["Բաղկեցնող բացում AI Form Builder հարցման"] --> B["AI Form Filler‑ը ինքնաբերաբար լրացնում է դաշտերը"]
    B --> C["Օգտվողը հաստատում / ներկայացնում է"]
    C --> D["Formize.ai Webhook"]
    D --> E["Kafka Queue"]
    E --> F["Flink Stream Processor"]
    F --> G["ML Decision Engine"]
    G --> H["ATMS API (Լույսի կարգավորում)"]
    H --> I["Իրական‑ժամանակի երթևեկության լույսի փոփոխություն"]
    G --> J["AI Responses Writer‑ը ստեղծում է ամփոփագիր"]
    J --> K["Ինժեներների վահանակ / էլ.փոստ"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px

Այս գրաֆիկը ընդգծում է նվազեցված շղթի՝ տվյալների հավաքում, enrichment, որոշում, գործողություն, հետադարձ տեղեկատվություն — մի քանի րոպեներում.

6. Բարձրանալու առավելությունները քաղաքների և քաղաքացիների համար

Metroville (բն. 1.2 Մլ) -ի փորձարկումը ցույց տվեց՝ 12 % ձիածրեցում անցավ միջին ճանապարհային ժամանակը ցույցված դաշտերում 3 ամսվա ընթացքում, և 30 % ընկեցման մասը near‑miss‑ների հաշվին՝ ադապտացված լույսի կարգավորումից հետո:

7. Սկսելու քայլերը – ձեռնարկում-գրաֆիկ

1. Սահմանել KPI — օրինակ՝ “համակարգչային միջանկյալը նվազեցնել 10 %՝ առավել շփոթված 5 խաչբեդի վրա”.
2. Ստեղծել հարցումը — AI Form Builder‑ի բնական լեզուի հրավեր:
3. Միացնել Telemetry API‑ները — կարգավորել AI Form Filler‑ը, որպեսզի վերցնի մեքենայի տվյալները:
4. Կարգավորել Webhook & Queue — Formize.ai տրամադրում է Kafka‑ի նախպայմանական ձևերը:
5. Տեղադրվելով ML‑Մոդել — սկսեք rule‑based մոտեցմամբ և հաջորդապես փոփոխեք պատմական տվյալներով:
6. Կարգավորել ATMS ինտեգրաշը — չապկոցեք JSON‑բեռնուները՝ լույսի կարգավորման հրամանների հետ:
7. Ակտիվացնել AI Responses Writer — պլանավորեք ամենօրյա ամփոքարչի գեներացում:
8. Շարունակել և օպտիմալիզացնել — օգտագործեք ներդրված վահանակները՝ մասնակցության և արդյունավետության դիտարկմանը:

8. Ապագա ուղղությունները

Այս պլատֆորմին ազատություն է տալիս նորարարությունների համար.

• Edge‑սարք անընդունելի — տրոհի‑սերվերների տվյալների կիրառությունը՝ smart‑CCTV‑ից ուղղակի AI Form Filler‑ում:
• Պրետակտիվ շփոթի ահանշումներ — միացրեք իրական‑ժամանակի հարցումային տվյալները եղանակի կանխավերծամբ, որպեսզի կանխակառավարական փոփոխություններ կատարող signal‑timing‑ը:
• Բազմադրաչափական -> հիմնված — ընդլայնեք գործընթացը՝ հանելով բիկ‑շարքերի, ներկառուցված լուսանկարների, հանրային տրանսպորտի առաջնային բեմերի զինվածությունը:

Քաղաքները, որոնք ուղղում են Զրո-Առանց-Ապահովման Ուղղվածին, պետք է՝ հավաքի և օգտագործի քաղաքացիական երթևեկության տվյալները իրական‑ժամանակում՝ ապահովելով կայուն, մարդկանց կենտրոնացված տրանսպորտային համակարգեր:

Տես նաև

• Formize.ai AI Form Builder-ի արտադրանքի ակնարկը