هوش مصنوعی ترافیک ساعات شلوغ را پیش‌بینی می‌کند

بحران ترافیک و ازدحام

در شهرهای شلوغ، بزرگراه‌ها و خیابان‌ها اغلب در ساعات اوج ترافیک به پارکینگ تبدیل می‌شوند – مشکلی ناامیدکننده و پرهزینه. مطالعات نشان می‌دهند که ترافیک حدود ۲٪ از تولید ناخالص داخلی بسیاری از اقتصادها را هدر می‌دهد. به عنوان مثال، در آمریکا، راننده متوسط سالانه حدود ۴۳ ساعت در ترافیک گرفتار می‌شود.

این زمان هدر رفته همچنین به معنای میلیاردها دلار کاهش بهره‌وری، سوخت اضافی مصرف شده و افزایش آلودگی و فشار بر سلامت مردم است.

برای مقابله با این مشکل، برنامه‌ریزان حمل‌ونقل به هوش مصنوعی روی آورده‌اند. با پیش‌بینی محل و زمان وقوع ترافیک، سیستم‌های هوش مصنوعی هدف دارند جریان ترافیک را قبل از شروع کندی روان کنند.

چگونه هوش مصنوعی داده‌های ترافیکی را پردازش می‌کند

پیش‌بینی‌های ترافیکی مدرن هوش مصنوعی بر داده‌های بزرگ متکی هستند. آن‌ها حجم عظیمی از اطلاعات جاده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند: شمارش و سرعت‌ها از حسگرها و دوربین‌ها، ردگیری GPS از گوشی‌ها و خودروها، و حتی عوامل خارجی مانند آب و هوا یا رویدادهای خاص.

برای مثال، دوربین‌های ترافیکی و دستگاه‌های GPS داده‌های زنده‌ای را ارسال می‌کنند که هوش مصنوعی آن‌ها را همراه با الگوهای تاریخی همان جاده‌ها تحلیل می‌کند.

با توجه به وضعیت فعلی و آنچه معمولاً در این زمان رخ می‌دهد، ترافیک در آینده نزدیک چگونه خواهد بود؟

— منطق اصلی پیش‌بینی ترافیک هوش مصنوعی

این به مدل اجازه می‌دهد "بداند" که یک بخش بزرگراه معمولاً صبح‌های روزهای کاری کند می‌شود، یا اینکه یک کنسرت در مرکز شهر باعث افزایش خودروها در خیابان‌های خاص می‌شود. در عمل، سیستم‌هایی مانند گوگل مپس خوانش‌های ترافیک لحظه‌ای را با سال‌ها روند گذشته ترکیب می‌کنند تا شرایط ۱۰ تا ۵۰ دقیقه آینده را پیش‌بینی کنند.

منابع داده کلیدی برای مدل‌های ترافیکی هوش مصنوعی

• داده‌های تاریخی ترافیک: سرعت‌ها و حجم‌ها در هر جاده بر اساس زمان روز/هفته
• داده‌های زنده: شمارش و سرعت خودروها به صورت لحظه‌ای از حسگرهای جاده، دوربین‌های ترافیکی و دستگاه‌های مجهز به GPS
• اطلاعات خارجی: گزارش‌های آب و هوا، هشدارهای تصادف یا ساخت‌وساز، و برنامه‌های رویدادهای ویژه
• الگوریتم‌های یادگیری ماشین: مدل‌هایی مانند شبکه‌های عصبی که الگوهای پیچیده را از همه ورودی‌های فوق می‌آموزند

تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی در پیش‌بینی ترافیک

مدل‌های هوش مصنوعی این ورودی‌ها را با تکنیک‌های پیشرفته پردازش می‌کنند. روش‌های آماری سنتی در مقیاس و تغییرپذیری ترافیک شهری مشکل دارند، بنابراین پژوهشگران اکنون از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.

برای مثال، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) یا شبکه‌های کانولوشنال می‌توانند تغییرات ترافیک در طول زمان را ثبت کنند، و شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) ساختار شبکه جاده را به طور صریح به کار می‌برند.

هوش مصنوعی در حال تحلیل داده‌های ترافیکی شهری از طریق شبکه‌های عصبی پیشرفته

کاربردهای دنیای واقعی

پیش‌بینی ترافیک مبتنی بر هوش مصنوعی هم‌اکنون توسط شرکت‌های فناوری و شهرهای سراسر جهان استفاده می‌شود. به عنوان مثال، گوگل مپس داده‌های زنده کاربران و مدل‌های هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی ترافیک ترکیب می‌کند.

این سیستم «به خاطر می‌آورد» که یک بزرگراه معمولاً از ساعت ۶ تا ۷ صبح کند می‌شود، سپس آن تاریخچه را با سرعت‌های زنده ترکیب می‌کند تا شرایط آینده را پیش‌بینی کند.

دیپ‌مایند (آزمایشگاه هوش مصنوعی گوگل) گزارش می‌دهد که مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین (با استفاده از GNNها) دقت ETA را تا ۵۰٪ در شهرهایی مانند تایچونگ و سیدنی افزایش داده‌اند. پس از این ارتقا، بیش از ۹۷٪ از ETAهای سفر بسیار دقیق بودند.

پیاده‌سازی‌های تجاری و شهری

تمام این پیاده‌سازی‌های دنیای واقعی هدف دارند ازدحام را از پیش پیش‌بینی کنند تا برنامه‌ریزان قبل از شکل‌گیری ترافیک بتوانند اقدام کنند.

داشبورد مدیریت ترافیک مبتنی بر هوش مصنوعی در حال کار

مزایا برای رانندگان و شهرها

نتیجه پیش‌بینی‌های دقیق ترافیک بسیار بزرگ است. برای مسافران فردی، هوش مصنوعی به معنای زمان‌های سفر قابل اعتمادتر و کمتر نشستن بیهوده در ترافیک است.

اپلیکیشن‌ها می‌توانند قبل از حرکت به شما هشدار دهند اگر جاده‌ای به زودی شلوغ می‌شود، یا شما را به مسیرهای جایگزین هدایت کنند.

نتایج قابل اندازه‌گیری

مطالعات نشان می‌دهند این می‌تواند به رانندگان ساعت‌ها در هفته صرفه‌جویی کند. راهنمایی هوش مصنوعی همچنین مصرف سوخت را کاهش می‌دهد – دیگر توقف‌های بی‌مورد در چراغ‌ها یا حرکت کند در بزرگراه‌ها به معنای سوخت کمتر است.

در واقع، یک پروژه هوش مصنوعی گوگل گزارش می‌دهد که توقف خودروها را ۳۰٪ و انتشار سوخت را ۱۰٪ در تقاطع‌های شلوغ کاهش داده است.

در سطح شهر، جریان روان‌تر ترافیک به معنای کاهش آلودگی و افزایش بهره‌وری است. زمان کمتر در ترافیک به معنای بهره‌وری بالاتر، استرس کمتر و هوای پاک‌تر است.

به طور خلاصه، پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به مردم کمک می‌کند تصمیمات بهتری برای مسیر بگیرند و به شهرها در طراحی شبکه‌های جاده‌ای کارآمدتر یاری می‌رساند.

تصویرسازی جریان ترافیک شهری بهینه‌شده توسط هوش مصنوعی

چالش‌ها و چشم‌انداز آینده

ساخت پیش‌بینی‌های ترافیکی هوش مصنوعی بدون چالش نیست. جمع‌آوری و پردازش این حجم داده می‌تواند پرهزینه باشد – شهرها ممکن است نیاز به سرمایه‌گذاری در حسگرها، دوربین‌ها و زیرساخت‌های محاسباتی داشته باشند.

ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های ترافیکی قدیمی پیچیده است و کارکنان باید برای استفاده از ابزارهای جدید آموزش ببینند.

چالش‌های کلیدی پیاده‌سازی

نوآوری‌ها و فرصت‌های آینده

با وجود این چالش‌ها، کارشناسان خوش‌بین هستند. هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک هنوز در مراحل اولیه است و جای زیادی برای رشد دارد. پژوهشگران مسیرهای روشنی برای پیشرفت می‌بینند – مانند ساخت مدل‌هایی که به صورت لحظه‌ای به رویدادهای ناگهانی (مثل پایان یک مسابقه ورزشی) واکنش نشان دهند و گسترش راه‌حل‌ها به مناطق روستایی.

یک ایده پیشرفته استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (مانند آن‌هایی که پشت ChatGPT هستند) برای افزودن زمینه به پیش‌بینی‌ها است. برای مثال، روشی جدید به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد اطلاعات نوشتاری درباره بسته شدن جاده‌ها یا رویدادها را «درک» کرده و در پیش‌بینی خود لحاظ کند.

در آینده نزدیک، سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است گزارش‌های ترافیکی از رسانه‌های اجتماعی یا خبرهای زنده را ادغام کنند و پیش‌بینی‌ها را هوشمندتر کنند.

چالش‌ها و چشم‌انداز آینده پیش‌بینی ترافیک ساعات شلوغ با هوش مصنوعی

نتیجه‌گیری: مسیر پیش رو

خلاصه اینکه، هوش مصنوعی در حال تحول نحوه مقابله با ترافیک ساعات شلوغ است. با یادگیری از روندهای تاریخی گسترده و شرایط زنده جاده، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند پیش از وقوع تخمین بزنند که کجا ترافیک ایجاد خواهد شد.

این به رانندگان و شهرها فرصت ارزشمندی می‌دهد: تنظیم چراغ‌ها، هدایت مجدد خودروها یا تغییر برنامه‌ها قبل از شکل‌گیری ترافیک.