Конструктор AI Форм дозволяє проводити опитування адаптивного управління дорожнім рухом у реальному часі
Міська мобільність стоїть на роздоріжжі. Зростаюче населення, розвиток мікромобільності та прагнення до низьковуглецевого транспорту створюють складну мережу попиту на міських вулицях. Традиційне налаштування светофорних таймінгів — часто основане на статичних планах або рідкісних ручних підрахунках — не встигає за цими швидкими змінами. AI Form Builder від Formize.ai пропонує нове рішення: залучити громадян, польові команди та підключені пристрої для передачі живих структурованих даних безпосередньо у платформи управління міським трафіком.
У цій статті ми розглянемо повний end‑to‑end процес, що використовує створення форм з підтримкою ШІ, автоматичне заповнення даних за допомогою ШІ та автоматично сформовані чернетки відповідей, перетворюючи сирі спостереження дорожнього руху у практичні коригування сигналів за лічені хвилини. Ми пройдемо:
- Проектування орієнтованих на громадян дорожніх опитувань за допомогою підказок ШІ.
- Використання AI Form Filler для автоматичного заповнення повторюваних полів з API телеметрії транспортних засобів.
- Інтеграція з системою адаптивного управління дорожнім рухом міста (ATMS).
- Автоматизація створення коротких звітів для інженерів-traffic.
- Візуалізація потоку даних за допомогою діаграми Mermaid.
Після прочитання ви побачите, як муніципалітет може перейти від щомісячних звітів про підрахунок транспорту до реаль‑часової, крауд‑сорсингової інтелектуальної інформації про трафік, яка керуватиме адаптивним регулюванням сигналів, знижуючи затори та підвищуючи безпеку.
1. Створення опитування – AI Form Builder в дії
1.1 Проблеми традиційних опитувань
Стандартні PDF‑опитування або статичні Google Forms мають три головні недоліки:
| Проблема | Наслідок |
|---|---|
| Ручне розроблення запитань | Довгі терміни підготовки, високі витрати на дизайн |
| Жорсткі макети | Поганий мобільний досвід, низька завершеність |
| Відсутність контекстної допомоги | Респонденти пропускають важливі дані, якість даних падає |
1.2 Створення форми за допомогою ШІ
За допомогою AI Form Builder планувальники просто вводять загальну мету:
Create a survey for commuters to report congestion hotspots, signal wait times, and near‑miss incidents.
ШІ миттєво пропонує:
- Чистий, мобільний макет з розділами «Місце», «Час доби», «Тип транспорту», «Затримка (сек)», «Інцидент безпеки».
- Умовну логіку: якщо «Інцидент безпеки» = «Так», показати підформу «Опис» та необов’язкове завантаження фото.
- Попередньо заповнені випадаючі списки, отримані з міської ГІС, для «Місця» (наприклад, «5‑й перехід & Main»).
Результатом є готова до публікації форма, яку можна вбудувати у міційний портал, розсилати через push‑повідомлення або отримати за QR‑кодом на перехрестях.
1.3 Доступність та підтримка мов
AI Form Builder автоматично визначає мову браузера респондента і пропонує форму у відповідному перекладі, забезпечуючи інклюзивність для багатомовного населення.
2. Зменшення тертя – AI Form Filler для автоматизованого вводу даних
Навіть ідеальна форма може відлякати користувачів, якщо потрібно заповнювати багато полів. AI Form Filler вирішує це, отримуючи дані з зовнішніх сервісів:
- API телеметрії транспортних засобів (наприклад, платформи підключених автомобілів) надають швидкість, місцезнаходження та тривалість поїздки в реальному часу.
- Розклади громадського транспорту дають очікувані часи прибуття, які можна використати для обчислення сприйнятої затримки.
- Аналітика CCTV міста може надати підрахунок транспортних засобів для вибраного перехрестя.
Коли користувач відкриває опитування на мобільному пристрої, ШІ визначає GPS, запитує API телеметрії і автоматично заповнює «Місце», «Затримка» та «Тип транспорту». Користувач лише підтверджує або коригує значення, скорочуючи час заповнення з 2 хвилин до < 30 секунд.
3. Від форми до сигналу – інтеграція з системами адаптивного управління дорожнім рухом
3.1 Огляд конвеєра даних
- Надсилання форми → Webhook Formize.ai → Message Queue (Kafka).
- Stream Processor (Flink) збагачує дані історичними патернами заторів.
- Decision Engine (ML‑модель на Python) оцінює терміновість кожного перехрестя.
- ATMS API отримує JSON‑payload для коригування фаз сигналу в реальному часі.
3.2 Приклад JSON‑payload, що надсилається в ATMS
{
"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 валідовує payload, застосовує команду «extend_green» на 30 секунд і записує зміну для подальшого аудиту.
3.3 Безпека та управління
Усі потоки даних зашифровані (TLS 1.3), а AI Request Writer автоматично формує документ відповідності, який фіксує:
- Джерело даних (громадське опитування, телеметрія, CCTV).
- Правову підставу обробки (суспільний інтерес – безпека дорожнього руху).
- Політику зберігання (30 днів після корекції сигналу).
Ці документи зберігаються у системі управління документами міста, задовольняючи вимоги аудиту без ручної роботи.
4. Закриття циклу – AI Responses Writer для інженерів-traffic
Інженери часто потребують стислих документів, що підсумовують останні крауд‑сорсингові дані. AI Responses Writer генерує односторінковий executive summary за лічені секунди:
«Під час пікового часу 14:00–15:00 24 грудня 2025 р. перехрестя 5‑й & Main повідомило середню затримку 84 секунди, що на 12 % вище історичної норми. Зафіксовано інцидент «near_miss» за участю велосипедиста. ATMS автоматично подовжив фазу зеленого сигналу на північному напрямку на 30 секунд, що знизило середню затримку до 58 секунд протягом 5 хвилин».
Ці короткі звіти автоматично прикріплюються до відповідного логу змін ATMS і розсилаються електронною поштою або публікуються на внутрішньому дашборді міста.
5. Візуалізація сквозного процесу
Нижче наведено діаграму Mermaid, що ілюструє повний потік даних від внесення громадянином інформації до виконання адаптивного сигналу.
flowchart LR
A["Громадянин відкриває опитування AI Form Builder"] --> B["AI Form Filler автоматично заповнює поля"]
B --> C["Користувач підтверджує / надсилає"]
C --> D["Webhook Formize.ai"]
D --> E["Черга Kafka"]
E --> F["Flink Stream Processor"]
F --> G["ML Decision Engine"]
G --> H["ATMS API (корекція сигналу)"]
H --> I["Зміна світлофору в реальному часі"]
G --> J["AI Responses Writer генерує короткий звіт"]
J --> K["Дашборд інженерів / електронна пошта"]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style H fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
Діаграма підкреслює низьколатентний цикл: збір даних, їх збагачення, рішення, дія та зворотний зв’язок — все протягом кількох хвилин.
6. Переваги для міст і громадян
| Перевага | Опис |
|---|---|
| Вища якість даних | Автозаповнення знижує помилки; валідація ШІ позначає аномалії. |
| Швидкість реагування | Регулювання сигналу може відбуватись менше ніж за 5 хвилин після отримання повідомлення. |
| Масштабоване залучення громадян | Одна форма може збирати тисячі спостережень щодня без додаткових ресурсів. |
| Прозорість і довіра | AI Request Writer автоматично створює аудиторські документи. |
| Економія коштів | Менше ручних підрахунків; зниження заторів генерує економічну віддачу. |
Пілотний проект у Метровіллі (населення 1,2 млн) продемонстрував 12 % зменшення середнього часу подорожі на цільових коридорах протягом трьох місяців та 30 % зниження кількості інцидентів «near_miss» після впровадження адаптивного сигналу.
7. Покроковий план запуску
- Визначити KPI – напр., «знизити середню затримку на топ‑5 закликаних перехрестях на 10 %».
- Створити опитування – використати природну мову в AI Form Builder.
- Підключити API телеметрії – налаштувати AI Form Filler для отримання даних про транспорт.
- Налаштувати Webhook та чергу – Formize.ai надає готові шаблони для Kafka.
- Розгорнути ML‑модель – почати з простих правил, а потім вдосконалювати на історичних даних.
- Налаштувати інтеграцію ATMS – зіставити поля JSON‑payload з командами регулювання сигналу.
- Увімкнути AI Responses Writer – планувати щоденне формування звітів.
- Моніторинг і оптимізація – використовувати вбудовані аналітичні панелі для оцінки охоплення та впливу.
8. Перспективи розвитку
Гнучкість платформи відкриває шлях до нових інновацій:
- Інтеграція з edge‑пристроями – прямий потік даних з інтелектуальних камер трафіку за допомогою AI Form Filler на пристрої.
- Прогнозні оповіщення про затори – поєднання даних опитувань в режимі реального часу з прогнозами погоди для передбачення корекції сигналу.
- Координація мульти‑модального транспорту – розширення процесу на станції велосипедних прокатів, вимоги до пішохідних переходів та пріоритети громадського транспорту.
У міру переходу міст до нульовикинного міського транспорту, здатність у реальному часі збирати та реагувати на дані про дорожній рух, отримані від громадян, стане наріжним каменем стійких, орієнтованих на людей транспортних систем.