আপনি কি জানতে চান কিভাবে "এআই ব্যস্ত সময়ের ট্রাফিক পূর্বাভাস দেয়"? চলুন INVIAI এর সাথে এই নিবন্ধটি গভীরভাবে অন্বেষণ করি এবং উত্তর খুঁজে বের করি!

ব্যস্ত শহরগুলোতে, ব্যস্ত সময়ে মহাসড়ক এবং রাস্তা প্রায়ই পার্কিং লটে পরিণত হয় – যা একটি বিরক্তিকর এবং ব্যয়বহুল সমস্যা। গবেষণায় দেখা গেছে যে, ট্রাফিক জ্যাম অনেক অর্থনীতির মোট অভ্যন্তরীণ উৎপাদনের (জিডিপি) প্রায় ২% ক্ষতি করে। উদাহরণস্বরূপ, যুক্তরাষ্ট্রে গড় চালক বছরে প্রায় ৪৩ ঘণ্টা ট্রাফিকে আটকে থাকে।

এই নষ্ট হওয়া সময় অর্থনৈতিক উৎপাদনশীলতার বিলিয়ন ডলার ক্ষতি, অতিরিক্ত জ্বালানি খরচ এবং মানুষের স্বাস্থ্যের উপর দূষণ ও চাপ বাড়ায়।

এই সমস্যার মোকাবিলায়, পরিবহন পরিকল্পনাকারীরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে ঝুঁকছেন। তারা পূর্বাভাস দিয়ে জানার চেষ্টা করছেন কখন এবং কোথায় জ্যাম হবে, যাতে ধীরগতি শুরু হওয়ার আগেই ট্রাফিক প্রবাহ মসৃণ করা যায়।

আধুনিক এআই ট্রাফিক পূর্বাভাস বিগ ডেটা-র উপর নির্ভর করে। তারা রাস্তার ব্যাপক তথ্য সংগ্রহ করে: সেন্সর এবং ক্যামেরা থেকে গতি ও সংখ্যা, স্মার্টফোন ও যানবাহনের জিপিএস ট্রেস, এবং এমনকি আবহাওয়া বা বিশেষ ইভেন্টের মতো বাহ্যিক তথ্য।

উদাহরণস্বরূপ, ট্রাফিক ক্যামেরা এবং জিপিএস ডিভাইস থেকে লাইভ ডেটা এআই বিশ্লেষণ করে একই রাস্তায় ঐতিহাসিক প্যাটার্ন এর সাথে মিলিয়ে।

এটি মডেলকে “জানতে” সাহায্য করে যে, একটি মহাসড়কের একটি অংশ সাধারণত সপ্তাহের কর্মদিবসের সকালে ধীরগতি হয়, অথবা একটি শহরের কেন্দ্রে কনসার্ট হলে নির্দিষ্ট রাস্তায় অতিরিক্ত গাড়ি চলে আসে। বাস্তবে, গুগল ম্যাপসের মতো সিস্টেমগুলি রিয়েল-টাইম ট্রাফিক রিডিং এবং বছরের পুরানো প্রবণতাগুলিকে মিলিয়ে ১০-৫০ মিনিট আগের পরিস্থিতি পূর্বাভাস দেয়।

মূলত, এআই প্রশ্ন করে: “এখন যা ঘটছে এবং সাধারণত এই সময়ে যা ঘটে, তার ভিত্তিতে নিকট ভবিষ্যতে ট্রাফিক কেমন হবে?”

এআই ট্রাফিক মডেলের জন্য প্রধান তথ্য উৎসগুলো হলো:

• ঐতিহাসিক ট্রাফিক তথ্য: প্রতিটি রাস্তার গতি ও পরিমাণ দিনের সময় ও সপ্তাহের দিন অনুযায়ী।
• লাইভ ফিড: রাস্তায় সেন্সর, ট্রাফিক ক্যামেরা এবং জিপিএস-সজ্জিত ডিভাইস থেকে রিয়েল-টাইম যানবাহনের সংখ্যা ও গতি।
• বাহ্যিক তথ্য: আবহাওয়ার প্রতিবেদন, দুর্ঘটনা বা নির্মাণ সতর্কতা, এবং বিশেষ ইভেন্টের সময়সূচি।
• মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম: (যেমন নিউরাল নেটওয়ার্ক) যা উপরের সব তথ্য থেকে জটিল প্যাটার্ন শিখে।

এআই মডেলগুলো উন্নত প্রযুক্তি ব্যবহার করে এই তথ্যগুলো প্রক্রিয়া করে। প্রচলিত পরিসংখ্যান পদ্ধতি শহুরে ট্রাফিকের বিশাল পরিমাণ ও পরিবর্তনশীলতার সাথে মোকাবিলা করতে পারে না, তাই গবেষকরা এখন ডিপ লার্নিং ব্যবহার করছেন।

উদাহরণস্বরূপ, রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) বা কনভলিউশনাল নেটস সময়ের সাথে ট্রাফিক পরিবর্তন ধরতে পারে, এবং গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক (GNN) রাস্তার নেটওয়ার্কের কাঠামো স্পষ্টভাবে ব্যবহার করে।

গুগলের সিস্টেমে, নিকটবর্তী রাস্তার অংশগুলোকে “সুপারসেগমেন্ট” এ ভাগ করা হয় এবং GNN ট্রাফিক ডেটা নিয়ে প্রতিটি অংশের ভ্রমণের সময় পূর্বাভাস দেয়। পূর্বাভাসকৃত ভ্রমণ সময় (ETA) ব্যবহার করে সম্ভাব্য পথগুলোকে র‍্যাঙ্ক করা হয়। নিচের চিত্রটি এই প্রক্রিয়াটি দেখায়:

গুগলের ট্রাফিক পূর্বাভাস পাইপলাইন: গোপনীয় রুট ও গতি তথ্য সুপারসেগমেন্টে ভাগ করা হয়, গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা প্রক্রিয়াজাত করে ভ্রমণ সময় পূর্বাভাস করা হয়, তারপর ETA অনুযায়ী রুট র‍্যাঙ্ক করা হয়।

বাস্তব জীবনের প্রয়োগ

এআই চালিত ট্রাফিক পূর্বাভাস ইতিমধ্যেই প্রযুক্তি কোম্পানি ও শহরগুলোতে ব্যবহৃত হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, গুগল ম্যাপস লাইভ ব্যবহারকারীর তথ্য ও এআই মডেল একত্রিত করে জ্যাম পূর্বাভাস দেয়।

এটি “মনে রাখে” যে একটি নির্দিষ্ট ফ্রিওয়ে সাধারণত সকাল ৬ থেকে ৭ টার মধ্যে ধীরগতি হয়, তারপর ঐ ইতিহাস ও লাইভ গতি মিলিয়ে ভবিষ্যতের পরিস্থিতি অনুমান করে।

গুগলের এআই ল্যাব ডিপমাইন্ড জানিয়েছে যে উন্নত মেশিন লার্নিং মডেল (GNN ব্যবহার করে) তাইচুং ও সিডনির মতো শহরে ETA নির্ভুলতা ৫০% পর্যন্ত বাড়িয়েছে। এই উন্নতির পর, ৯৭% এর বেশি ভ্রমণ ETA অত্যন্ত সঠিক ছিল।

অর্থাৎ, যদি এআই পূর্বাভাস দেয় আপনার পথ চলতে ৩০ মিনিট লাগবে, তা প্রায়শই সঠিকই হয়।

অন্যান্য বাণিজ্যিক প্ল্যাটফর্মও একই ধারণা ব্যবহার করে। ট্রাফিক বিশ্লেষণকারী প্রতিষ্ঠান INRIX বলছে তাদের এআই “সব রাস্তার রিয়েল-টাইম গতি পূর্বাভাস দিতে পারে” বহু দশকের তথ্য বিশ্লেষণ করে।

ইনরিক্স এআই ও ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের অগ্রগতি কাজে লাগিয়ে এমন ছোট রাসতেও নজর রাখে যা প্রচলিত সেন্সরগুলো ধরতে পারে না।

ওয়েজ (গুগলের) ও অ্যাপল ম্যাপসের মতো নেভিগেশন অ্যাপগুলোও ক্রাউডসোর্সড জিপিএস ও এআই ব্যবহার করে ড্রাইভারদের আসন্ন ধীরগতি সম্পর্কে সতর্ক করে এবং কখনও কখনও জ্যামের আগেই বিকল্প পথ প্রস্তাব করে।

শহর ও পরিবহন সংস্থাগুলোও এআই ব্যবহার করছে। উদাহরণস্বরূপ, বেলভিউ, ওয়াশিংটন-এ ৪০টি চৌরাস্তার ক্যামেরা লাইভ ভিডিও এআই-তে পাঠায় যা রিয়েল-টাইমে জ্যামের গরম স্থান শনাক্ত করে।

ডেনমার্কে, শহরের সিস্টেমগুলো এআই ব্যবহার করে ট্রাফিক পরিমাণ বিশ্লেষণ করে এবং বর্তমান প্রবাহ অনুযায়ী সিগন্যাল টাইমিং (সবুজ বাতি) স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করে।

এমনকি প্রচলিত ট্রাফিক লাইটগুলোও স্মার্ট হচ্ছে: পিটসবার্গ ও লস অ্যাঞ্জেলেসে এখন এআই-অ্যাডাপটিভ সিগন্যাল আছে যা চলমান অবস্থায় সামঞ্জস্য করে, অপেক্ষার সময় কমায় এবং গাড়ি চলাচল বজায় রাখে। বিশ্বব্যাপী গবেষণা প্রকল্পও চলছে।

একটি ইউরোপ-জাপান সহযোগিতা TRALICO নামে একটি ডিপ-লার্নিং সিস্টেম পরীক্ষা করছে যা ইস্তাম্বুলে জ্যাম পূর্বাভাস দেয় এবং লাইট নিয়ন্ত্রণ করে।

এই সব বাস্তব জীবনের প্রয়োগের লক্ষ্য হলো আগাম জ্যাম পূর্বাভাস দেয়া যাতে পরিকল্পনাকারীরা ট্রাফিক জট তৈরি হওয়ার আগেই ব্যবস্থা নিতে পারেন।

ড্রাইভার ও শহরের জন্য সুবিধা

সঠিক ট্রাফিক পূর্বাভাসের ফলাফল বিশাল। ব্যক্তিগত যাত্রীদের জন্য, এআই মানে আরও নির্ভরযোগ্য ভ্রমণ সময় এবং কম ট্রাফিকে বসে থাকা।

অ্যাপগুলো আপনাকে রোডে যাওয়ার আগে সতর্ক করতে পারে যদি কোনো রাস্তা শীঘ্রই জ্যামে পরিণত হবে, অথবা ধীরগতি এড়াতে বিকল্প পথ দেখাতে পারে।

গবেষণায় দেখা গেছে এটি ড্রাইভারদের প্রতি সপ্তাহে কয়েক ঘণ্টা বাঁচাতে পারে। এআই নির্দেশনা জ্বালানি ব্যবহারও কমায় – লাইটে অপেক্ষা বা ধীরগতিতে গাড়ি চালানোর ফলে কম গ্যাস খরচ হয়।

একটি গুগল এআই প্রকল্প জানিয়েছে ব্যস্ত চৌরাস্তা গুলোতে গাড়ি থামার সংখ্যা ৩০% এবং জ্বালানি নির্গমন ১০% কমিয়েছে।

শহরের পর্যায়ে, মসৃণ ট্রাফিক প্রবাহ কম দূষণ এবং অর্থনৈতিক উন্নতি নিয়ে আসে। কম সময় ট্রাফিকে মানে বেশি উৎপাদনশীলতা, কম যাতায়াত চাপ এবং পরিচ্ছন্ন বাতাস।

সংক্ষেপে, এআই চালিত পূর্বাভাস মানুষকে ভালো রুট নির্বাচন করতে সাহায্য করে এবং শহরগুলোকে আরও কার্যকর রাস্তা নেটওয়ার্ক ডিজাইন করতে সহায়তা করে।

চ্যালেঞ্জ ও ভবিষ্যৎ দৃষ্টিভঙ্গি

এআই ট্রাফিক পূর্বাভাস তৈরি করা সহজ নয়। এত বড় তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়া করা ব্যয়বহুল হতে পারে – শহরগুলোকে সেন্সর, ক্যামেরা এবং কম্পিউটিং অবকাঠামোতে বিনিয়োগ করতে হতে পারে।

পুরনো ট্রাফিক সিস্টেমে এআই সংযুক্ত করা জটিল, এবং কর্মীদের নতুন সরঞ্জাম ব্যবহারে প্রশিক্ষণ দিতে হয়।

তথ্য গোপনীয়তা ও পক্ষপাত নিয়ে উদ্বেগও আছে। বিশাল লোকেশন ডেটাসেট নিরাপদে পরিচালনা করতে হয়, এবং মডেল ভুল হতে পারে যদি প্রশিক্ষণ ডেটায় ফাঁক থাকে (যেমন, গ্রামীণ রাস্তা নিয়ে কম তথ্য থাকা একটি পরিচিত সমস্যা)।

সাইবার নিরাপত্তাও একটি বিষয়: সংযুক্ত ট্রাফিক সিস্টেম হ্যাকিংয়ের লক্ষ্য হতে পারে, তাই শক্তিশালী সুরক্ষা প্রয়োজন।

এই চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, বিশেষজ্ঞরা আশাবাদী। ট্রাফিক ব্যবস্থাপনায় এআই এখনও শৈশবে রয়েছে, এবং অনেক উন্নতির সুযোগ আছে। গবেষকরা স্পষ্ট পথ দেখছেন – যেমন হঠাৎ ইভেন্ট (যেমন খেলার শেষ হওয়া) অনুযায়ী মডেলকে রিয়েল-টাইমে মানিয়ে নেওয়া এবং গ্রামীণ এলাকায় সমাধান বিস্তার করা।

একটি আধুনিক ধারণা হলো বড় ভাষা মডেল (যেমন ChatGPT-এর পেছনের মডেল) ব্যবহার করে পূর্বাভাসে প্রসঙ্গ যোগ করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন পদ্ধতি এআইকে রাস্তা বন্ধ বা ইভেন্ট সম্পর্কিত লিখিত তথ্য “বোঝার” সুযোগ দেয় এবং তা পূর্বাভাসে অন্তর্ভুক্ত করে।

নিকট ভবিষ্যতে, এআই সিস্টেমগুলো সামাজিক মাধ্যম বা লাইভ নিউজ ফিড থেকে ট্রাফিক রিপোর্ট একত্রিত করতে পারে, যা পূর্বাভাসকে আরও বুদ্ধিমান করবে।

>>> জানতে ক্লিক করুন: এআই বাস রুটগুলোকে অপ্টিমাইজ করে অপেক্ষার সময় কমায় 

সংক্ষেপে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের ব্যস্ত সময়ের ট্রাফিক মোকাবেলায় বিপ্লব ঘটাচ্ছে। বিশাল ঐতিহাসিক প্রবণতা ও লাইভ রাস্তার অবস্থা থেকে শিখে, এআই সিস্টেমগুলো আগাম নজর রাখতে পারে এবং অনুমান করতে পারে কোথায় জ্যাম হবে।

এটি চালক ও শহরকে মূল্যবান অগ্রগতি দেয়: সিগন্যাল সামঞ্জস্য করা, যানবাহন পুনঃনির্দেশ করা, অথবা সময়সূচি পরিবর্তন করা যাতে জট তৈরি হওয়ার আগেই ব্যবস্থা নেওয়া যায়।

অবিরত উন্নতি ও সাবধানী বাস্তবায়নের মাধ্যমে, এআই-চালিত ট্রাফিক পূর্বাভাস আমাদের যাত্রাকে আরও সংক্ষিপ্ত, পরিচ্ছন্ন এবং কম চাপযুক্ত করার প্রতিশ্রুতি দেয়।