বাস স্টপে দীর্ঘ সময় অপেক্ষা যাত্রীদের নিরুৎসাহিত করে এবং পরিবহনের আকর্ষণ কমিয়ে দেয়। অনেক শহরে, অপেক্ষা এবং ট্রান্সফার বিলম্ব ভ্রমণের একটি বড় অংশ গঠন করে – এক গবেষণায় দেখা গেছে বাহিরে অপেক্ষার সময় মোট যাত্রার প্রায় ১৭–৪০% সময় হতে পারে। ছোটখাটো বিলম্বও যাত্রীসংখ্যা কমিয়ে দেয়: লন্ডনে ১% ভ্রমণ সময় বৃদ্ধিতে পরিবহন ব্যবহারে প্রায় ০.৬১% হ্রাস দেখা গেছে।
এই সমস্যার সমাধানে, আধুনিক এআই-চালিত সময়সূচি সরঞ্জামগুলি বাস্তব সময় এবং ঐতিহাসিক তথ্য (যাত্রী প্রবণতা, যানজট, আবহাওয়া ইত্যাদি) বিশ্লেষণ করে আরও বুদ্ধিমান বাস সময়সূচি ও রুট তৈরি করে। এই সিস্টেমগুলো “আরও সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য সময়সূচি তৈরি” করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং যাত্রীদের জন্য “অপেক্ষার সময় কমানো এবং সময়মতো পরিবহন নিশ্চিত করার” প্রতিশ্রুতি দেয়।
সার্বজনীন বাস সময়সূচি ও রুটিংয়ের জন্য এআই সমাধান
এআই পরিবহন পরিকল্পনাকারীদের অপেক্ষার সময় ও বিলম্ব কমাতে বিভিন্নভাবে সহায়তা করে:
-
চাহিদা পূর্বাভাস: এআই অ্যালগরিদম অতীত যাত্রী সংখ্যা, আবহাওয়া, ইভেন্ট এবং দিনের সময় বিশ্লেষণ করে কখন এবং কোথায় বাস প্রয়োজন হবে তা পূর্বাভাস দেয়।
বাস মোতায়েন চাহিদার সাথে মিলিয়ে অপারেটররা অতিরিক্ত ভিড় বা কম ব্যবহার এড়াতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, পরিবহন সংস্থাগুলো এখন এআই-সমর্থিত পূর্বাভাস ব্যবহার করে যানবাহন মোতায়েন অপ্টিমাইজ এবং ভিড় প্রতিরোধ করে শীর্ষ সময়ে। -
পূর্বাভাসমূলক সময়সূচি ও নিয়ন্ত্রণ: মেশিন লার্নিং শিখতে পারে কোন কারণগুলো (যেমন যানজট, যাত্রী ওঠানামার বিলম্ব) সময়মতো পরিবহনকে প্রভাবিত করে এবং সেই অনুযায়ী সময়সূচি বা ডিসপ্যাচ নির্দেশনা সামঞ্জস্য করে।
উদাহরণস্বরূপ, FlowOS-এর মতো সরঞ্জাম যানবাহনের অগ্রগতি সিমুলেট করে এবং বাসকে সময়মতো রাখতে বাস্তব সময় হস্তক্ষেপ (স্টপ ধরে রাখা বা বাদ দেওয়া, গতি সামঞ্জস্য) সুপারিশ করে।
প্রয়োগে, এর মানে হলো সময়সূচি ক্রমাগত সামঞ্জস্য করা হয় বিলম্ব ও ভিড় কমানোর জন্য। -
পরিবহন-সিগন্যাল অগ্রাধিকার ও রুটিং: এআই ট্রাফিক ব্যবস্থাপনার সাথে সংযুক্ত হয়ে বাসকে ট্রাফিক লাইটে অগ্রাধিকার দিতে পারে বা বিকল্প রুট প্রস্তাব করতে পারে।
পোর্টল্যান্ড, ওরেগনে একটি এআই ট্রাফিক-অগ্রাধিকার সিস্টেম ব্যবহার করে ১৫ মাইলের মধ্যে বাসের লাল বাতি অপেক্ষা প্রায় ৮০% কমিয়েছিল, যা যাত্রাকে দ্রুততর করেছিল।
একইভাবে, উন্নত অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম বাসের ভিড় প্রতিরোধ এবং মাথাপিছু ব্যবধান সমান করার জন্য রুট বা সময় পুনঃনির্ধারণ করতে পারে। -
বাস্তব সময় যাত্রী তথ্য: বুদ্ধিমান সিস্টেম ডিজিটাল ডিসপ্লে এবং যাত্রী অ্যাপ চালায় যা বাসের আগমনের সময় পূর্বাভাস দেয়।
সঠিক এবং সর্বশেষ সময়সূচি প্রচার করে, এই সিস্টেমগুলো অপেক্ষার সময় কম অনুভূত করে।
সংস্থাগুলো রিপোর্ট করে দ্রুত, নির্ভরযোগ্য বাস্তব সময় আগমনের তথ্য এবং কম অপেক্ষার ট্রান্সফার পরিকল্পনা – যা প্রায়ই এআই-চালিত – গ্রাহক অভিজ্ঞতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।
এই প্রযুক্তিগুলো একসাথে কাজ করে বাস চলাচল বজায় রাখতে এবং যাত্রীদের তথ্য প্রদান করতে।
উদাহরণস্বরূপ, স্মার্ট বাস স্টপ এবং অ্যাপ এখন এআই-উন্নত আগমনের পূর্বাভাস দেখায় যাতে যাত্রীরা ঠিক কতক্ষণ অপেক্ষা করতে হবে তা জানতে পারেন।
পরিবহনে এআই-এর বাস্তব উদাহরণ
এই উদাহরণগুলো এআই-এর প্রভাব দেখায়: বুদ্ধিমান সময়সূচি, উন্নত নির্ভরযোগ্যতা, এবং অপেক্ষার সময় কমানো।
অনেক দেশের পরিবহন সংস্থা (যুক্তরাষ্ট্র থেকে ইউরোপ ও এশিয়া পর্যন্ত) এই সরঞ্জামগুলো গ্রহণ করছে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাষ্ট্রের সংস্থাগুলো এআই ব্যবহার করে যাত্রী সংখ্যা পূর্বাভাস এবং ট্রান্সফার সমন্বয় করে, এবং বোস্টন ও সিয়াটেল-এর মতো শহরগুলো এআই-চালিত সিগন্যাল অগ্রাধিকার নিয়ে পরীক্ষা চালাচ্ছে যাতে যানজট কমানো যায়।
এই সব প্রচেষ্টার একটি লক্ষ্য আছে: যাত্রীদের অপেক্ষার সময় ও বিলম্ব সর্বনিম্ন করা।
সুবিধা এবং ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি
এআই-অপ্টিমাইজড পরিবহন অনেক সুবিধা দেয়। আরও সঙ্গতিপূর্ণ মাথাপিছু ব্যবধান বজায় রেখে এবং ভিড় কমিয়ে, এআই সিস্টেমগুলো বাসগুলো নিয়মিত ব্যবধানে পৌঁছাতে নিশ্চিত করে, ফলে যাত্রীদের দীর্ঘ অনিশ্চিত বিরতি মোকাবেলা করতে হয় না। পরিবহন গবেষণায় দেখা গেছে এই ধরনের “ডায়নামিক সময়সূচি” ভ্রমণের সময় কমায় এবং যাত্রীদের আরাম বাড়ায়।
অপারেটররাও অর্থ সাশ্রয় করে: কম খালি বাস এবং মসৃণ সেবা মানে জ্বালানি ও শ্রম খরচ কমে, যা বিস্তৃত সেবার জন্য সম্পদ মুক্ত করে।
বস্তুনিষ্ঠ বিশ্লেষণ দেখায় যে সময়সূচি উন্নতির কারণে জ্বালানি ব্যবহারে ১০% হ্রাস আর্থিক ও পরিবেশগত লাভ এনে দেয়।
ভবিষ্যতে, পরিবহনে এআই আরও বৃদ্ধি পাবে। উন্নত মডেলগুলো লাইভ ডেটা (জিপিএস, যাত্রী গণনা ইত্যাদি) থেকে ক্রমাগত শিখে পরিবর্তিত ট্রাফিক ও চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নেবে।
ভবিষ্যতের “স্মার্ট সিটি” সিস্টেমগুলো এআইকে আইওটি সেন্সর এবং ৫জি নেটওয়ার্কের সাথে সংযুক্ত করবে যাতে বাস রুট এবং সিগন্যালগুলো বাস্তব সময়ে ক্রমাগত অপ্টিমাইজড হয়।
প্রাথমিক প্রকল্পগুলো রিপোর্ট করেছে যে এই ডিজিটাল প্রযুক্তিগুলো সার্বজনীন পরিবহনকে “আরও টেকসই এবং আকর্ষণীয়” করে তোলে, বিশেষ করে কম চাহিদা বা জটিল নেটওয়ার্কে।
এআই গ্রহণ করে, শহরগুলো লক্ষ্য করছে দ্রুততর, আরও নির্ভরযোগ্য এবং উচ্চ ধারণক্ষমতার বাস সেবা প্রদান করা, এবং অবশেষে দীর্ঘ ও বিরক্তিকর অপেক্ষার সময়গুলো কমানো।
