Ifølge Marius Opheim, automasjonsingeniør i Statens vegvesen, begynte de å se på muligheten for å bruke kunstig intelligens (KI) til automatisk hendelsesdeteksjon (AID) i tunneler i 2021–2022.

– Det første testanlegget ble satt i drift tidlig i 2023, sier han.

Første testarena ble Skansentunnelen på riksvei 706 utenfor Trondheim sentrum. Videostrømmer fra tunnelens overvåkningskamera kjøres gjennom en KI-basert programvare som skal kjenne igjen: Stanset kjøretøy, røyk, fotgjenger og kø.

Bedre beslutningsgrunnlag

Ifølge Opheim er den største fordelene med å bruke KI til automatisert overvåkning av trafikken i tunneler, at systemet raskt og presist oppdager reelle hendelser som operatørene i Veitrafikksentralen må reagere på.

– Det gjør at operatørene raskere kan ta gode valg og sette i verk riktige tiltak når det oppstår uforutsette hendelser i tunnelen, sier han.

Det er ennå for tidlig til at han vil dra noen konklusjon om bruk av KI for AID har konkrete ulemper. Så langt er erfaringen fra det første året at det KI-baserte deteksjonssystemet i Skansentunnelen støter på samme utfordring som andre system for deteksjon.

– KI-løsningen har blant annet vanskeligheter med å detektere «mistet last», eller ukjent objekt i veibanen. Dette fordi det er utfordrende å definere hva «mistet last» er, eller hva det ser ut som, sier han.

Vellykket prøveår

Hovedmålet med pilotprosjektet, å redusere antallet alarmer og feildeteksjoner som kommer inn til operatørene i Veitrafikksentralen i Trondheim, ble innfridd.

– Vi har lyktes med å nå dette målet ved å ta i bruk KI, sier Opheim.

Sett bort fra utfordringen som ukjente objekt og mistet last i veibanen byr på, synes han testanlegget i Skansentunnelen fungerer bra. Teknologien fungerer slik den skal, og har vært tilnærmet 100 prosent treffsikker når det gjelder deteksjon av stanset kjøretøy og fotgjengere.

– KI-algoritmene for håndtering av deteksjon blir også bedre og bedre ved innkjøring og tuning av systemet, sier Opheim.

Trenger mer data

Henrik Lundkvist, seniorforsker på SINTEF Digital, som blant annet har arbeidet med EU-prosjektet PILOTING for robotisert inspeksjon og vedlikehold av infrastruktur, ser store muligheter med KI. Utenom å analysere bildedata og andre data fra tunnelene, for mer effektiv deteksjon og klassifisering av avvik, kan denne nye teknologien også forbedre produktiviteten og kvaliteten på inspeksjon og vedlikehold av tunneler.

– KI gir mulighet for å minske tiden tunneler trenger å være stengt, og bruke tiden til menneskelige eksperter mer effektivt, sier han.

Men kunstige intelligens blir ikke mer intelligent enn dataene den mates med gjør mulig. Derfor kreves gode datagrunnlag i bunn for opptrening av den kunstige intelligens til å bli det verktøyet man ønsker, nemlig intelligent.

Mye arbeid gjenstår, for data må samles inn gjennom hele tunnelens levetid. Det gjør det mulig å observere forandringer i tunnelen over tid.

PILOTING-prosjektet utviklet en digital plattform for å håndtere hele denne prosessen, fra robotisert innhenting av data, til analyse og klassifisering av skader med KI.

– Det er mer komplekst å få slike løsninger integrert med eksisterende system og prosesser for infrastruktureiere og entreprenører, sier Lundkvist.

Oppskalerer bruken av KI

De gode resultatene fra Skansentunnelen, gjør at Statens vegvesen vil skalere opp bruken av KI for automatisert hendelsesdeteksjon i Trøndelag og Møre og Romsdal, i andre tunneler med kamerabaserte løsninger for deteksjon av hendelser.

– Vi jobber allerede med å ta i bruk KI i større grad på AID-systemer, primært der vi har gamle eller utdaterte system som trenger oppgradering, men også ved etablering av nye tunneler. Største utfordring og hindring er kompetansenivået rundt hvordan KI fungerer, og konkret kan tas i bruk. Dette bygger vi oss kompetanse og erfaringer om underveis, etter hvert som vi tar KI mer i bruk, sier Opheim.

Statens vegvesen skal ikke selv utvikle verktøy eller løsninger for KI-basert hendelsesdeteksjon. Dette baseres på å innkjøp av kommersielle system gjennom entreprenører og systemintegratorer.