– Å gi hutrende og forblåste kollektivbrukere sanntidsinformasjon om når bussen faktisk kommer, gjør vi allerede med dagens sensor- og posisjoneringsteknologi. Langt mer magisk er det å kunne fortelle de samme reisende at i morgen tidlig kan du trygt sove fem minutter ekstra. Vi forutser nemlig at det kommer til å skje noe spesielt rundt din avgang. Og bussen din vil derfor uansett være forsinket, sier strategi- og utviklingssjef i kollektivselskapet Kolumbus, Audun M. Solheim.

Handle før problemet oppstår

Solheim og Kolumbus har for lengst innsett at fersk teknologi, endret forbrukeradferd, strengere krav til bærekraft og ressursbruk, vil tvinge frem store endringer i kollektivtrafikken i årene som kommer. For å møte kravene har de fått omdefinert sin rolle. Sommeren 2017 gikk derfor Kolumbus fra å være et kollektivselskap til å bli et «mobilitetsselskap.»  Visjonen er å bidra sterkt til en nullvekst i personbiltrafikken.

– Den beste måten å styrke kollektivtransporten på er å lage et uslåelig tilbud. Presisjon og forutsigbarhet er derfor ikke lenger et mål, det er selve grunnsteinene alt må tuftes på. Som et ledd i denne tankegangen ble Tidsmaskinen utviklet for å kunne se frem i tid. På den ene siden skaper dette trygg forutsigbarhet for de reisende, på den andre gir det oss muligheten til å sette inn adekvate tiltak der vi ser problemer vil oppstå, sier Solheim.

Kunstig intelligens og maskinlæring

Tidsmaskinen er bygd på Google Cloud Platformen og henter data fra en rekke ulike kilder. Blant annet; vær-prognoser, ferie- og helligdager og historiske kjøredata fra selskapets 450 busser. Den lærende maskinen bruker så disse dataene til løpende å generere prognoser for mulige scenarioer. Allerede i testfasen ble det tydelig at den gryende maskin-intelligensen var mer presis enn rutetabellen. Mye av æren får teknologene i Computas. Et norsk IT-selskap som har jobbet med kunstig intelligens og maskinlæring siden midten av 80-tallet, og som i dag utvikler smarte skyløsninger for en rekke private og offentlige aktører innenfor felt som; olje, energi, kraft og logistikk.

– Selv om vi er godt skodd på det tekniske, foretrekker vi å samarbeide med partnere som besitter spisskompetanse på det området vi ønsker å utforske. Det handler om å utnytte kompetansen til fulle og få mest mulig ut av samarbeidet. Noe som har vist seg ytterst fruktbart. Computas kom raskt opp med et fungerende konsept som var skalerbart og solid. Akkurat nå jobber vi med å øke nøyaktigheten ytterligere, og vi leker allerede med noen ideer for hvordan integrere og utnytte data fra bysykkelen, ulike bildelingstjenester og løsninger for samkjøring. Som et mobilitetsselskap frakter vi jo ikke lenger folk fra holdeplass til holdeplass, men fra dør til dør, sier Solheim.

Gode bestillere skyver verden fremover

Det er Henrik Holhjem som har vært prosjektleder fra Computas’ side. Han er av den oppfatning at denne typen jobber er viktig for å gi nye teknologier som kunstig intelligens og maskinlæring et større gjennombrudd.

– Fra vi fikk oppdraget og til vi hadde en fungerende prototype av Tidsmaskinen, tok det ikke mer enn tre - fire måneder. Store mengder data fra flere kilder skulle inn i løsningen. At det gikk såpass fort skyldes delvis en fremoverlent bestiller med en tydelig visjon, men det viser også hvor kraftig teknologi vi har i dag når det kommer til big data og maskinlæring. Gjennom en tett og smidig prosjektmetodikk finner vi i felleskap den raskeste veien til målet. Samarbeidet med Kolumbus er både spennende teknologisk for oss i Computas, og veldig givende fordi vi får utvikle noe som har høy samfunnsnytte. Vi ser frem til å jobbe videre med Kolumbus for å bidra til deres visjon om å gjøre Rogaland til et enda bedre sted og bo, avslutter Holhjem.