Kuva: Jyväskylän yliopisto
Fintraffic ja Jyväskylän yliopisto allekirjoittivat yhteistyösopimuksen, jonka tavoitteena on parantaa tieliikenteen turvallisuutta ja kehittää liikenteestä sujuvampaa ja ympäristöystävällisempää. Yhteistyö yhdistää toisiinsa Fintrafficin tuottaman ja hallinnoiman tiedon sekä Jyväskylän yliopiston datamalli- ja analytiikkaosaamisen.
Fintrafficin tieliikenteenohjaus ja Jyväskylän yliopisto ovat juuri allekirjoittaneet yhteistyösopimuksen, jonka tavoitteena on tehdä pitkäaikaista yhteistyötä turvallisen, sujuvan ja ympäristöystävällisen tieliikenteen kehittämiseksi.
Alkavassa yhteistyössä etsitään lähivuosina uusia keinoja liikenteen kehittämiseksi tekoälyn ja datatieteiden keinoin.
”Fintrafficin tavoitteena on aikaansaada Suomeen maailman turvallisin, sujuvin ja ympäristöystävällisin liikenne. Alkava yhteistyö auttaa meitä näiden kunnianhimoisten tavoitteiden saavuttamisessa, ja yhteistyön myötä pääsemme dataa ja tekoälyä hyödyntämällä hakemaan ratkaisuja esimerkiksi tieliikenteessä tapahtuvien onnettomuuksien ennaltaehkäisyyn”, kertoo Fintrafficin tieliikenteenohjauksen toimitusjohtaja Aapo Anderson.
Sopimus mahdollistaa Jyväskylän yliopiston tekoälyn ja datatieteiden erityisosaamisen syventämisen tieliikennesektorille.
Tutkimuksen vastuullisena johtajana Jyväskylän yliopistossa toimiva Ilkka Pölönen kertoo, että datasta voidaan tunnistaa erilaisia liikenteen riskitekijöitä, kuten esimerkiksi paikkoja, joissa tapahtuu usein onnettomuuksia.
”Reaaliaikaisen datan, koneoppimisen ja tekoälyn avulla on mahdollista tehostaa liikenteen sujuvuutta esimerkiksi pyrkimällä välttämään ruuhkien muodostumista tai välittämään reaaliaikaista tietoa säästä ja tieolosuhteista”, Pölönen kertoo.
Pölösen mukaan ensisijaisena tavoitteena on kuolemiin ja vakaviin loukkaantumisiin johtavien onnettomuuksien vähentäminen.
IT-tiedekunnan dekaani Pasi Tyrväinen kuvailee yhteistyön Fintrafficin kanssa olevan informaatioteknologian tiedekunnalle luonnollinen symbioosi.
”Yhteistyöllä tavoitellaan paitsi liikenneturvallisuuden parantamista myös liikenteen sujuvoittamista. Parhaaseen tulokseen päästään, kun Fintrafficin tietovarannot ja reaaliaikainen tieto yhdistetään IT-tiedekunnan datamallien ja analytiikan osaamiseen”, Tyrväinen kertoo.