बस स्टॉप पर लंबा इंतजार यात्रियों को हतोत्साहित करता है और सार्वजनिक परिवहन की लोकप्रियता को प्रभावित करता है। कई शहरों में, प्रतीक्षा और ट्रांसफर की देरी यात्रा के कुल समय का एक बड़ा हिस्सा होती है – एक अध्ययन में पाया गया कि वाहन के बाहर प्रतीक्षा कुल यात्रा समय का लगभग 17–40% हो सकती है। यहां तक कि छोटी देरी भी यात्रियों की संख्या को कम कर देती है: लंदन में यात्रा समय में 1% की वृद्धि से सार्वजनिक परिवहन उपयोग में लगभग 0.61% की गिरावट आई।
इस समस्या से निपटने के लिए, आधुनिक एआई-संचालित शेड्यूलिंग उपकरण वास्तविक समय और ऐतिहासिक डेटा (यात्री प्रवृत्तियाँ, ट्रैफिक, मौसम आदि) का विश्लेषण करते हैं ताकि अधिक स्मार्ट बस समय-सारिणी और मार्ग तैयार किए जा सकें। ये सिस्टम "अधिक सटीक और विश्वसनीय समय-सारिणी बनाने" के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और यात्रियों के लिए "प्रतीक्षा समय कम करने और समय पर सेवा सुधारने" का वादा करते हैं।
सार्वजनिक बस शेड्यूलिंग और मार्ग निर्धारण के लिए एआई समाधान
एआई परिवहन योजनाकारों को प्रतीक्षा समय और देरी कम करने के लिए कई तरीकों से सहायता करता है:
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मांग का पूर्वानुमान: एआई एल्गोरिदम पिछले यात्रियों के आंकड़े, मौसम, कार्यक्रम और दिन के समय का विश्लेषण करके यह अनुमान लगाते हैं कि कब और कहां बसों की आवश्यकता होगी।
मांग के अनुसार बसों की तैनाती से संचालक भीड़भाड़ या कम उपयोग से बच सकते हैं। उदाहरण के लिए, परिवहन एजेंसियां अब AI-समर्थित पूर्वानुमान का उपयोग करके वाहनों की तैनाती को अनुकूलित करती हैं और पीक समय में भीड़ से बचती हैं। -
पूर्वानुमानित शेड्यूलिंग और नियंत्रण: मशीन लर्निंग यह सीख सकता है कि कौन से कारक (जैसे ट्रैफिक, यात्रियों के चढ़ने में देरी) समय पर सेवा को प्रभावित करते हैं, और समय-सारिणी या डिस्पैच निर्देशों को उसी अनुसार समायोजित करता है।
उदाहरण के लिए, FlowOS जैसे उपकरण वाहन की प्रगति का सिमुलेशन करते हैं और वास्तविक समय में हस्तक्षेप (स्टॉप पर रोकना या छोड़ना, गति समायोजन) की सिफारिश करते हैं ताकि बसें समय पर चलती रहें।
व्यवहार में, इसका मतलब है कि समय-सारिणी को लगातार बेहतर बनाया जाता है ताकि देरी और भीड़भाड़ को पहले ही कम किया जा सके। -
परिवहन-सिग्नल प्राथमिकता और मार्ग निर्धारण: एआई ट्रैफिक प्रबंधन के साथ एकीकृत होकर बसों को ट्रैफिक लाइट पर प्राथमिकता दे सकता है या वैकल्पिक मार्ग सुझा सकता है।
पोर्टलैंड, ओरेगन में एक परीक्षण में एआई ट्रैफिक-प्राथमिकता प्रणाली ने लगभग 80% तक बसों के रेड-लाइट पर रुकने का समय कम किया, जिससे यात्राएं काफी तेज हुईं।
इसी तरह, उन्नत अनुकूलन एल्गोरिदम बसों को पुनः मार्गित या पुनः समयबद्ध कर "भीड़भाड़" को रोकते हैं और बसों के बीच अंतराल को समान करते हैं। -
वास्तविक समय यात्री सूचना: बुद्धिमान सिस्टम डिजिटल डिस्प्ले और यात्रियों के ऐप को बस के आगमन के समय का पूर्वानुमान देते हैं।
सटीक और ताज़ा समय-सारिणी प्रदान करके ये सिस्टम प्रतीक्षा को कम महसूस कराते हैं।
एजेंसियां रिपोर्ट करती हैं कि तेज़, विश्वसनीय वास्तविक समय आगमन सूचना और कम प्रतीक्षा वाले ट्रांसफर प्लानिंग – जो अक्सर एआई द्वारा उत्पन्न होती है – ग्राहक अनुभव को काफी बेहतर बनाती है।
ये तकनीकें मिलकर बसों को चलते रहने और यात्रियों को सूचित रखने में मदद करती हैं।
उदाहरण के लिए, स्मार्ट बस स्टॉप और ऐप अब एआई-संवर्धित आगमन पूर्वानुमान दिखाते हैं ताकि यात्रियों को पता हो कि उन्हें कितनी देर इंतजार करना होगा।
परिवहन में एआई के वास्तविक उदाहरण
ये उदाहरण एआई के प्रभाव को दर्शाते हैं: स्मार्ट शेड्यूलिंग, बेहतर विश्वसनीयता, और कम प्रतीक्षा समय।
कई देशों की परिवहन एजेंसियां (अमेरिका से लेकर यूरोप और एशिया तक) इन उपकरणों को अपना रही हैं। उदाहरण के लिए, अमेरिकी एजेंसियां एआई का उपयोग यात्रियों की संख्या का पूर्वानुमान लगाने और ट्रांसफर समन्वय के लिए करती हैं, और बोस्टन और सिएटल जैसे शहर एआई-संचालित सिग्नल प्राथमिकता के साथ ट्रायल कर रहे हैं ताकि बसों के रुकने का समय कम किया जा सके।
इन सभी प्रयासों का एक ही उद्देश्य है: यात्रियों के प्रतीक्षा समय और देरी को न्यूनतम करना।
लाभ और भविष्य की दृष्टि
एआई-अनुकूलित परिवहन कई लाभ प्रदान करता है। अधिक सुसंगत अंतराल बनाए रखकर और भीड़भाड़ कम करके, एआई सिस्टम सुनिश्चित करते हैं कि बसें नियमित अंतराल पर आएं, जिससे यात्रियों को लंबी और अनिश्चित प्रतीक्षा का सामना न करना पड़े। परिवहन अनुसंधान दिखाता है कि ऐसी "गतिशील शेड्यूलिंग" यात्रा समय को कम करती है और यात्रियों को अधिक आरामदायक बनाती है।
संचालक भी पैसे बचाते हैं: कम खाली बसें और सुचारू सेवा से ईंधन और श्रम लागत कम होती है, जिससे सेवा विस्तार के लिए संसाधन मुक्त होते हैं।
वास्तव में, विश्लेषण बताते हैं कि बेहतर शेड्यूलिंग से ईंधन उपयोग में 10% की कमी से वित्तीय और पर्यावरणीय लाभ होते हैं।
आगे देखते हुए, परिवहन में एआई का उपयोग बढ़ता रहेगा। उन्नत मॉडल लाइव डेटा (GPS, यात्री गणना आदि) से लगातार सीखकर बदलते ट्रैफिक और मांग के अनुसार खुद को अनुकूलित करेंगे।
भविष्य के "स्मार्ट सिटी" सिस्टम एआई को IoT सेंसर और 5G नेटवर्क के साथ एकीकृत कर सकते हैं ताकि बस मार्ग और सिग्नल वास्तविक समय में लगातार अनुकूलित होते रहें।
प्रारंभिक परियोजनाएं रिपोर्ट करती हैं कि ये डिजिटल तकनीकें सार्वजनिक परिवहन को "अधिक टिकाऊ और आकर्षक" बनाती हैं, खासकर कम मांग या जटिल नेटवर्क में।
एआई को अपनाकर, शहर तेज, अधिक विश्वसनीय और उच्च क्षमता वाली बस सेवा प्रदान करने का लक्ष्य रखते हैं, जिससे लंबी प्रतीक्षा समय को अंततः कम किया जा सके।
