Iedereen in Semarang kent het gevoel: je staat stil op de Jl. Pahlawan, terwijl de klok tikt en je het gevoel hebt dat de dag al verloren is. Dit is meer dan alleen een rij auto's wachten op groen licht. De gemeente Semarang heeft in de gaten dat verkeer een levend, ademend datastroom is die elke minuut verandert door weer, events, én jouw rijgedrag. Ze schakelen nu over op de inzet van Artificiële Intelligentie (AI) om niet alleen te zien waar het vastzit, maar vooral waarom.
Dit is cruciaal. Wachten op het moment dat de file al gevormd is, is traag en inefficiënt. Door slimme analyse van realtime beelden, sensoren en GPS-data, gaan ze nu een stap vooruit: de diagnose stellen voordat de noodrem wordt ingedrukt. Wij keken naar hoe deze technologie de dagelijkse ritjes van de inwoners van Semarang daadwerkelijk verandert en wat dit betekent voor de toekomst van de stad.
De stad als levend organisme: van reactie naar voorspelling
De grootste verschuiving die de gemeente heeft doorgevoerd, is het veranderen van de mentaliteit. Vroeger was het motto: wachten op een melding van een vastgelopen kruispunt. Nu is het: signalen oppikken voordat er een probleem is. Dit vereist een gelaagde datacollectie die veel verder gaat dan de oude telraam-methode.
De data-soep: wat AI precies eet
Stel je voor: camera’s bij de kruisingen, sensoren die de snelheid meten, en geanonimiseerde GPS-gegevens van pendelaars. Dit alles wordt verzameld. Maar ruwe data is rommelig. Denk aan een camera die even minder ziet door een felle zon of door een plotselinge plensbui. De AI filtert dit, standardiseert het en brengt het samen op één digitale kaart.
- Niet alleen rood/oranje/groen op de kaart, maar patronen herkennen.
- AI signaleert vertragingen die altijd optreden na het uitgaan van de scholen.
- Het koppelt een kleine vertraging op de invoerweg aan een kettingreactie vijf minuten later.
Dit herkennen van patronen is de sleutel. Een file ontstaat zelden uit het niets; het is bijna altijd een domino-effect. En als je het domino-effect vroegtijdig ziet, kun je de eerste steen alvast vasthouden.
De toekomst voorspellen: 10 minuten voor de chaos
Ik hoorde van een veldmedewerker dat het frustrerend was als een zijstraat plotseling de hoofdader verstikte. Met voorspellende modellen kan AI nu zeggen: "Let op, over tien minuten neemt het verkeer vanaf richting A met 30% toe."
Dit geeft de verkeersleiders in het controlecentrum de tijd om scenario’s voor te bereiden. Ze kunnen de fasering van de verkeerslichten aanpassen of een prioriteitsstrook activeren, voordat de ergste druk er is. Dit principe, dat je in steden als Pittsburgh al met succes zag met adaptieve lichten, wordt nu vertaald naar de specifieke wegenstructuur van Semarang.
ITCS en de slimme lichten: hoe de lichten nu ‘nadenken’
Het Intelligent Traffic Control System (ITCS) is de ruggengraat van deze operatie. Traditionele systemen werken met een vast schema. Dat werkte prima toen iedereen naar kantoor reed om 8 uur 's ochtends. Maar in een dynamische stad met evenementen of plotselinge regenval, verliest een vast schema het altijd van de werkelijkheid.
Waarom je lichten nu wél reageren
Sensoren fungeren als de ogen van het systeem. Ze meten de wachtrijen aan alle kanten van een kruising. Het algoritme kiest dan de meest logische groentijd. Staat er aan de ene kant een lange rij te wachten, dan krijgt die kant een paar seconden extra groen, zodat de sluizen niet overstromen.
De kunst zit in de kalibratie. Te snel schakelen werkt verwarrend, te traag en het voordeel van de AI is weg.
Semarang heeft unieke uitdagingen, zoals de wisselende hoogteligging en plekken die gevoelig zijn voor parkeren langs de weg. De impact van deze ITCS zie je ook terug in de stroomcoördinatie: het gaat niet meer alleen om één kruispunt. Als kruispunt B de stroom niet aankan, heeft het geen zin dat kruispunt A alles tegelijkertijd doorstuurt. De AI coördineert de hele corridor, afgestemd op de werkelijke voertuigtellingen.
Het voordeel dat je voelt
Wat de inwoner het eerst merkt? Dat bizarre, onverklaarbare wachten op rood, is plotseling korter. Wanneer verkeer reageert op wat jij en je buren doen, neemt de acceptatie toe. Het voelt eerlijker. Maar onthoud: het systeem moet altijd een balans vinden tussen snelheid en veiligheid. De minimale tijd voor voetgangers blijft bijvoorbeeld heilig in de berekeningen staan.
Route optimalisatie: jouw navigatie wordt slimmer
Verkeerslichten zijn infrastructuur; routeoptimalisatie is de persoonlijke gids. Waar de ITCS helpt bij het managen van de hoofdaders, helpt de AI bij het wegsluizen van individuen naar betere paden. En nee, dat is niet zomaar de kortste route.
De AI kijkt mee naar de ‘betrouwbaarheid’ van een weg. Heb je ook wel eens meegemaakt dat je navigatie je een achterafstraatje in stuurt, alleen om daar vast te staan door een motor die voor een minimarket stopt? Een slim AI-model combineert de snelheid met de kans dat je niet onverwacht vastkomt te zitten door lokale gewoontes.
Denk aan een lokale pizzakoerier: hij rijdt de oude, overvolle route, maar wordt vaak te laat door onverwachte blokkades. Met de nieuwe voorspellende meldingen kan hij een alternatieve route nemen voordat hij het knelpunt bereikt. Hierdoor daalt de druk op de hoofdwegen collectief.
Het systeem helpt ook bij het onderscheiden van ‘normale’ files (die elke dag rond 17:00 uur komen) en ‘incidenten’ (een plotselinge kleine botsing of pechgeval). Incidenten vereisen een snellere, andere reactie, zoals het activeren van de berging, wat essentieel is om secundaire files (mensen die vertragen om te kijken) te voorkomen.
Veiligheid voorop: AI kijkt mee
Onze focus op doorstroming mag de veiligheid niet overschaduwen. Wanneer het druk is, neemt de agressiviteit toe. De AI van Semarang gaat daarom ook in op gedragsanalyse.
- Objectherkenning via videobeelden: De camera’s zijn slim genoeg om te zien of een voetganger nog op het zebrapad staat terwijl het licht voor auto’s al groen is.
- Detectie van gevaarlijk gedrag: Het systeem markeert plekken waar structureel rood licht wordt genegeerd of waar automobilisten op verraderlijke plekken stoppen.
- Gerichte handhaving: In plaats van willekeurige controles, kan de politie nu op de plekken staan waar de data aantoont dat de kans op overtredingen het hoogst is.
Natuurlijk, dit roept vragen op over privacy. De gemeente moet hier helder over zijn: welke beelden worden bewaard, hoe lang, en wie mag ze zien? Zonder het vertrouwen van de burgers, stoppen deze slimme systemen snel, hoe nuttig ze ook lijken.
Het grotere plaatje: Parkeren en Openbaar Vervoer
Echte winst haal je pas als alle mobiliteitsstukjes in elkaar passen. Een soepel verkeerslicht is nutteloos als iedereen vervolgens vijf minuten rondjes rijdt op zoek naar een parkeerplekje. Dit wordt ook met AI aangepakt.
Slimme parkeersensoren vertellen (via de apps) waar er plek is, waardoor dat stressvolle ‘cruising’ voor een plek vermindert. Bovendien kan de prijs dynamisch worden: duurdere tarieven in de spits om doorloop te stimuleren, lagere tarieven als het rustig is.
Ook het openbaar vervoer profiteert. Door reisbewegingen van duizenden mensen te analyseren, kan de gemeente de frequente behoeften beter inschatten. Meer bussen op lijnen waar veel mensen wachten, minder lege ritten. Dit maakt de overstap van de privéauto naar de bus een stuk aantrekkelijker.
De sleutel ligt in het gemeenschappelijke dataplatform. Alle data – parkeren, bussen, lichten – moet dezelfde taal spreken. Uiteindelijk is de slimste stad niet degene met de meeste sensoren, maar degene die data het meest betrouwbaar omzet in dienstverlening.
Wat is volgens jou het grootste verkeersprobleem in jouw wijk dat met deze slimme technologie misschien wel opgelost kan worden?
