Kota Raleigh di North Carolina kini menjadi salah satu contoh nyata bagaimana kecerdasan buatan (AI) mengubah cara pemerintah kota memahami dan mengelola lalu lintas. Dengan populasi yang terus bertambah dan jumlah kendaraan yang meningkat setiap tahun, kota ini menghadapi tantangan besar, yakni kemacetan yang kian parah dan pengaturan sinyal lalu lintas yang tidak selalu efisien. Alih-alih menambah infrastruktur baru, Raleigh memilih jalan lain dengan memanfaatkan data dan kecerdasan buatan untuk membuat lalu lintas lebih lancar, aman, dan efisien.
Selama ini, kota Raleigh telah memiliki ratusan kamera lalu lintas yang tersebar di berbagai persimpangan. Namun, rekaman dari kamera itu awalnya hanya berfungsi sebagai alat pemantau visual, bukan sumber data yang bisa diolah. Dengan bantuan teknologi computer vision dan kecerdasan buatan, kamera-kamera itu kini menjadi “mata digital” yang mampu memahami pola pergerakan kendaraan secara otomatis.
Setiap video yang direkam dianalisis menggunakan model AI untuk mengenali objek, seperti mobil, sepeda motor, pejalan kaki, dan sepeda. Sistem tersebut kemudian menghitung berapa banyak kendaraan yang melintas, ke mana arah mereka bergerak, dan bagaimana mereka bereaksi terhadap perubahan lampu lalu lintas. Semua data ini kemudian dipetakan secara spasial menggunakan sistem informasi geografis (GIS) kota sehingga pergerakan kendaraan dapat dilihat dalam bentuk peta interaktif yang hidup.
Dilansir dari AECMagazine, proyek ini juga melibatkan kolaborasi dengan perusahaan teknologi besar, seperti NVIDIA, yang menyediakan platform deep learning untuk pemrosesan video. Dengan dukungan perangkat keras dan perangkat lunak kelas industri, kota Raleigh dapat memproses data dari ratusan kamera secara bersamaan dan menghasilkan analisis dalam hitungan detik.
Teknologi ini tidak hanya membantu petugas memahami kondisi lalu lintas saat ini, tetapi juga memberikan wawasan mendalam tentang pola harian. Hal tersebut bisa dilihat seperti kapan waktu paling padat, jalur mana yang sering macet, dan bagaimana perilaku kendaraan di persimpangan tertentu. Dengan cara ini, pengaturan sinyal lalu lintas bisa disesuaikan berdasarkan data aktual, bukan hanya perkiraan.
Pendekatan ini membawa hasil nyata. NVIDIA melaporkan, sistem AI yang digunakan Raleigh mampu mencapai tingkat akurasi penghitungan kendaraan hingga 95 persen, jauh melampaui metode manual. Dengan data real-time, tim transportasi kota kini dapat menyesuaikan durasi lampu hijau dan merah agar lebih sesuai dengan arus lalu lintas di setiap waktu.
Selain itu, sistem ini juga membantu mendeteksi anomali, seperti kemacetan mendadak atau kecelakaan, sehingga petugas dapat merespons lebih cepat. Semua informasi dikumpulkan dalam satu pusat data yang dapat diakses oleh berbagai departemen kota, dari dinas transportasi hingga perencana tata ruang.
AI juga memainkan peran penting dalam perencanaan jangka panjang. Data historis yang terkumpul memberi gambaran tentang tren pertumbuhan lalu lintas serta membantu kota menentukan lokasi yang membutuhkan pelebaran jalan, pembangunan flyover, atau pengaturan ulang sinyal. Dengan begitu, keputusan infrastruktur bisa diambil berdasarkan data konkret, bukan sekadar asumsi.
Selama bertahun-tahun, data lalu lintas di Raleigh tersebar di berbagai instansi tanpa koneksi yang kuat. Kini, dengan pendekatan berbasis AI dan integrasi data terbuka, setiap lembaga bisa bekerja bersama memanfaatkan satu sistem yang sama.
Meski demikian, penerapan AI dalam pemantauan lalu lintas juga menimbulkan pertanyaan baru, terutama terkait privasi dan etika penggunaan data publik. Pemerintah kota berkomitmen memastikan sistem ini hanya fokus pada pola lalu lintas, tidak untuk memata-matai orang.
