Pametne ceste i AI semafori: Može li strojno učenje smanjiti gužve u Zagrebu i Splitu?
Luka, 19. lipnja 2025. – Svakodnevna prometna gužva postala je kronična bolest najvećih hrvatskih gradova. Za stanovnike Zagreba i Splita, jutarnji i poslijepodnevni “špic” nije iznimka, već bolno pravilo – ritual obilježen sporim kolonama, nervoznim trubljenjem i izgubljenim vremenom koje se topi u moru užarenog asfalta. Ekonomska cijena izgubljene produktivnosti i potrošenog goriva je golema, a ekološki danak u obliku povećanih emisija CO2 neporeciv. Dok se gradovi šire, a broj vozila raste, tradicionalna prometna infrastruktura, temeljena na fiksnim, unaprijed programiranim semaforima, puca po šavovima. No, rješenje možda ne leži u skupom i sporom proširenju cesta, već u njihovom “opamećivanju” uz pomoć umjetne inteligencije.
Ideja o pametnim cestama i AI semaforima nije više znanstvena fantastika, već realna tehnologija koja obećava pretvoriti gradski prometni kaos u sinkronizirani ples. Može li strojno učenje doista postati lijek za prometni infarkt Zagreba i Splita?
Kako Funkcionira AI Semafor? Anatomija Inteligentnog Sustava
Temeljna mana postojećih semaforskih sustava je njihova “glupost”. Oni rade na temelju fiksnih vremenskih intervala, neovisno o tome stoji li na crvenom svjetlu jedan automobil ili stotinu njih. Zeleno svjetlo za sporednu ulicu iz koje nitko ne dolazi, dok se na glavnoj prometnici stvara čep, frustrirajuća je slika koju svi poznajemo. Umjetna inteligencija ovaj problem rješava uvođenjem vida, sluha i, najvažnije, mozga u prometnu mrežu.
Sustav pametnih semafora temelji se na mreži senzora. Kamere visoke rezolucije, induktivne petlje ugrađene u asfalt i radarski senzori u stvarnom vremenu prikupljaju podatke: broj vozila u svakoj traci, njihovu brzinu, vrstu (automobil, autobus, kamion), pa čak i broj pješaka koji čekaju na prijelazu. Ovi podaci neprekidno se slijevaju u središnji AI sustav.
Tu na scenu stupa strojno učenje. Algoritmi analiziraju pristigle podatke i uspoređuju ih s povijesnim obrascima, stvarajući dinamički, digitalni blizanac gradskog prometa. Sustav uči prepoznavati uzorke – kako se promet mijenja tijekom dana, kako na njega utječu vremenski uvjeti, praznici ili veći događaji poput nogometnih utakmica. Na temelju te analize, AI ne reagira samo na trenutno stanje, već i predviđa kako će se promet razvijati u sljedećih pet, deset ili petnaest minuta. Umjesto fiksnih intervala, on donosi odluke u stvarnom vremenu: produžit će zeleno svjetlo na glavnoj prometnici za nekoliko sekundi kako bi propustio “val” vozila, dati prioritet autobusu koji kasni ili sinkronizirati niz semafora kako bi stvorio tzv. “zeleni val” kroz ključne gradske arterije.
Zagrebački Prometni Labirint
Prometni izazovi Zagreba su kompleksni. Dnevne migracije iz satelitskih gradova, kronična zagušenost glavnih osi poput Slavonske i Zagrebačke avenije, te složena interakcija s tramvajskom mrežom stvaraju jedinstven labirint. AI sustav bi ovdje mogao djelovati kao centralni dirigent. Mogao bi, primjerice, dati apsolutni prioritet tramvajima, čineći javni prijevoz bržim i privlačnijim, što bi dugoročno smanjilo broj automobila na cesti. U slučaju prometne nesreće na jednoj od avenija, sustav bi automatski preusmjerio promet na alternativne pravce i prilagodio rad semafora na tim rutama kako bi apsorbirali povećani protok, minimizirajući stvaranje sekundarnih čepova.
Splitski Ljetni Kolaps
Split, s druge strane, ima drugačiji, sezonski problem. Ljeti se broj vozila višestruko poveća, a pritisak na prometnice oko trajektne luke, Dioklecijanove palače i popularnih plaža postaje neizdrživ. Pametni sustav ovdje bi pokazao svoju adaptivnu moć. Povezan s podacima o dolascima i odlascima trajekata, mogao bi dinamički prilagođavati promet prema luci. Mogao bi prepoznati povećan broj pješaka koji se kreću prema plažama i prilagoditi vrijeme za prelazak ceste, povećavajući njihovu sigurnost. Sustav bi mogao čak i analizirati podatke s društvenih mreža ili turističkih aplikacija kako bi predvidio gdje će se stvoriti najveća koncentracija ljudi i vozila, te proaktivno prilagoditi signalizaciju.
Više od Semafora: Ekosustav Pametne Mobilnosti
Važno je shvatiti da AI semafori nisu samostalno rješenje, već dio šireg ekosustava pametne mobilnosti. Njihova puna snaga dolazi do izražaja kada se integriraju s drugim tehnologijama. To uključuje pametno parkiranje, gdje aplikacije vođene umjetnom inteligencijom usmjeravaju vozače izravno do slobodnih mjesta, eliminirajući promet koji nastaje besciljnom potragom za parkingom. Uključuje i napredne navigacijske sustave koji, primajući podatke izravno iz gradskog prometnog centra, mogu ponuditi najbrže rute temeljene na stvarnom stanju, a ne samo na prosječnim brzinama. U budućnosti, s razvojem V2X (Vehicle-to-Everything) tehnologije, vozila će izravno komunicirati međusobno i s infrastrukturom, omogućujući još finiju i fluidniju regulaciju prometa.
Prepreke na Pametnoj Cesti
Implementacija ovakvog sustava nije ni jednostavna ni jeftina. Početna investicija u kamere, senzore i centralne processing unite je značajna. Postavljaju se i ozbiljna pitanja zaštite privatnosti – kako osigurati da se podaci o kretanju vozila koriste isključivo za upravljanje prometom i da budu potpuno anonimizirani. Kibernetička sigurnost je također od presudne važnosti; zaštita kritične gradske infrastrukture od hakerskih napada mora biti apsolutni prioritet.
Iako put do potpuno pametnih gradova ima svoje prepreke, potencijalne koristi su prevelike da bi se ignorirale. Umjetna inteligencija nudi priliku da se prometne gužve u Zagrebu i Splitu prestanu promatrati kao neizbježna sudbina i počnu tretirati kao rješiv problem. Ne radi se o futurističkoj utopiji, već o primjenjivoj tehnologiji koja može transformirati naše gradove, čineći ih prohodnijima, čišćima i ugodnijima za život. Ulaganje u prometnu inteligenciju nije samo ulaganje u asfalt i semafore; to je ulaganje u vrijeme, zdravlje i kvalitetu života svih građana.
