KI og samferdselsdata
Kunstig intelligens har åpnet opp nye muligheter for hvordan vi kan bruke data i samferdselssektoren. Men hva fungerer i praksis? Gjennom små, avgrensede eksperimenter tester vi hvordan KI kan gjøre dataene mer tilgjengelige, pålitelige og raskere å analysere.
- Involverte aktører:
- Entur
- Oppstart:
- September 2026
- Kontaktperson:
- Kristoffer Lundnes
Hvorfor vi mener dette er viktig
Samferdselssektoren deler mye data. Men veien fra data til svar har tradisjonelt krevd en utvikler. Nå har kunstig intelligens endret spillereglene. KI har gjort veien kortere, slik at flere kan stille spørsmål og få svar selv. Forutsetningen er at svarene bygger på ekte data og at de kan etterprøves.
Derfor starter vi i det små. Vi tester ekte data sammen med de som skal bruke løsningene. Det som fungerer, tar vi med videre. Det som ikke fungerer, lærer vi av. Og alt vi lærer, deler vi.
Vi lærer mer sammen
Når vi eksperimenterer på tvers, slipper vi å finne opp hjulet hver for oss. Vi deler både det som fungerer og det som ikke gjør det, og sammen kommer vi raskere videre som sektor.
Vi finner ut hva dataen brukes til
Eksperimentene viser hvordan åpne data fungerer i praksis. Vi ser raskt hvor dataen gir gode svar, og hvor det mangler dokumentasjon, kvalitet og sammenheng. Den kunnskapen gjør dataen bedre for alle som bruker dem.
Vi tester ideer før vi investerer i dem
Små eksperimenter gir svar raskt og billig. Det som fungerer, kan vi bygge videre på. Det som ikke fungerer, kan vi lære av, uten at det koster mye tid og penger.
#1 Chat med data
Hvor mange reiser starter fra stoppestedet Sannergata, og hvordan har det utviklet seg over tid? For en trafikkplanlegger er dette helt sentrale spørsmål, men svarene er ofte vanskelig tilgjengelige.
Gå til eksperiment (åpnes i ny fane)
Slik fungerer det
Vi har bygget en chatløsning der du kan stille spørsmål om samferdselsdata, akkurat som i en vanlig chat. For eksempel: «Hvor mange gikk på bussen ved Stavanger bussterminal i fjor?».
En språkmodell tolker spørsmålet og oversetter det til et språk databasen forstår. Før dataene hentes, sjekker løsningen vår at alt stemmer, og at den bare bruker data den har tilgang til. Blir noe feil, prøver den på nytt.
Svaret får du som tall, tabeller og grafer, sammen med en kort forklaring. Ofte får du også med trender og annen innsikt du kanskje ikke visste at du lurte på.
Vi har bygget løsningen slik at både språkmodellen og dataene kan byttes ut. Dermed kan flere transportselskaper koble seg på, og vi kan teste nye modeller etter hvert som teknologien utvikler seg.
Utforsk mer
#2 Flykopling
Skal du rekke et fly, er det ikke alltid lett å vite når toget eller bussen bør gå. Flykopling kombinerer kollektivdata med flyinformasjon, forsinkelser og forhold på flyplassen for å foreslå når du bør reise, og varsler dersom noe endrer seg underveis.
Gå til eksperiment (åpnes i ny fane)
Slik fungerer det
Brukeren legger inn flyet sitt. Løsningen henter avgangstid og status for flyet, og finner kollektivreiser som når flyplassen i god tid, med margin for innsjekking og sikkerhetskontroll. Blir flyet forsinket, eller får toget eller bussen avvik, beregnes reisen på nytt, og brukeren får beskjed om å reise tidligere eller senere.
Eksperimentet skal gi innsikt i hvordan kollektivdata og flydata kan spille sammen, og hva som skal til for å gjøre reisen til flyplassen mer sømløs.
Relaterte saker
Slik kommer du i gang med KI-eksperimentering
Samferdselssektoren deler mye nyttig data, men mange datakilder er bare tilgjengelig via API eller på formater som er lettere for maskiner enn for mennesker å lese. Med KI-agenter kan også de som ikke koder utforske slike data. Her er våre beste tips for å komme i gang.