I en periode fra 2020 til 2022 har WSP på oppdrag fra Jernbanedirektoratet jobbet med å utvikle nye metoder for å bedre forutse trender og utviklingstrekk som kan påvirke jernbanens fremtidsutsikter frem mot 2050. Dette ble gjort ved å systematisk og kontinuerlig overvåke trender og drivkrefter ved bruk av stordata- og maskinlæringsteknikker, en metodikk utviklet av WSP selv.
Ved å bruke kunstig intelligens som maskinlæring i tillegg til mer tradisjonelle og menneskestyrte modeller ble det mulig å analysere mye større datamengder. En maskin klarer også å fange opp mønstre og trender som de tradisjonelle transportmodellene ikke klarer. Stordata og analyser ved hjelp av maskinlæring gjorde også at det var mulig å identifisere trender som er basert på menneskelige verdier og atferd.
Ved å bruke denne metodikken er det anslått en 10-20% høyere nøyaktighet på å predikere valgene til kollektivpassasjerene.
En viktig del i innhentingen av datagrunnlaget har vært å bruke åpne datakilder etisk, godt innenfor de norske personvernreglene. Framtidige trender ble forutsett gjennom sosiale medier metadata og forskjellige AI-verktøy, som IBM Watson.
Resultatet danner grunnlag for Jernbanedirektoratets innspill og anbefalinger til Nasjonal transportplan, strategier, konseptvalgutredninger og andre større utredninger.
