क्या आप जानना चाहते हैं कि "एआई भीड़-भाड़ के समय के ट्रैफिक की भविष्यवाणी कैसे करता है"? आइए इस लेख में INVIAI के साथ गहराई से देखें और उत्तर खोजें!

व्यस्त शहरों में, भीड़-भाड़ के समय हाईवे और सड़कें अक्सर पार्किंग स्थल बन जाती हैं – जो एक निराशाजनक और महंगा समस्या है। अध्ययनों के अनुसार, ट्रैफिक जाम कई अर्थव्यवस्थाओं को लगभग 2% जीडीपी तक का नुकसान पहुंचाता है। उदाहरण के लिए, अमेरिका में, औसत चालक हर साल लगभग 43 घंटे ट्रैफिक में फंसा रहता है।

यह बर्बाद हुआ समय अरबों डॉलर की खोई हुई उत्पादकता, अतिरिक्त ईंधन की खपत, और लोगों के स्वास्थ्य पर अधिक प्रदूषण और तनाव का कारण भी बनता है।

इस समस्या से निपटने के लिए, परिवहन योजनाकार कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर रुख कर रहे हैं। जाम कहां और कब होगा, इसकी पूर्वानुमान लगाकर, एआई सिस्टम ट्रैफिक प्रवाह को धीमा होने से पहले ही सुचारू बनाने का प्रयास करते हैं।

आधुनिक एआई ट्रैफिक पूर्वानुमान बड़े डेटा पर निर्भर करते हैं। ये सड़कों के बारे में विशाल जानकारी एकत्र करते हैं: सेंसर और कैमरों से गाड़ियों की गिनती और गति, स्मार्टफोन और वाहनों से जीपीएस ट्रेस, और यहां तक कि मौसम या विशेष आयोजनों जैसे बाहरी कारक।

उदाहरण के लिए, ट्रैफिक कैमरे और जीपीएस उपकरण लाइव डेटा प्रदान करते हैं, जिसे एआई पिछले ऐतिहासिक पैटर्न के साथ विश्लेषित करता है।

इससे मॉडल को यह “पता” चलता है कि कोई हाईवे का हिस्सा आमतौर पर सप्ताह के दिनों की सुबह धीमा हो जाता है, या शहर के केंद्र में कोई कॉन्सर्ट कुछ सड़कों पर अतिरिक्त वाहनों को भेजेगा। व्यवहार में, गूगल मैप्स जैसे सिस्टम रीयल-टाइम ट्रैफिक रीडिंग्स को वर्षों के पिछले रुझानों के साथ मिलाकर 10 से 50 मिनट आगे की स्थिति का अनुमान लगाते हैं।

असल में, एआई पूछता है: “अब क्या हो रहा है और इस समय आमतौर पर क्या होता है, तो निकट भविष्य में ट्रैफिक कैसी दिखेगी?”

एआई ट्रैफिक मॉडल के लिए मुख्य डेटा स्रोत हैं:

• ऐतिहासिक ट्रैफिक डेटा: दिन/सप्ताह के समय के अनुसार प्रत्येक सड़क पर गति और मात्रा।
• लाइव फीड्स: सड़क सेंसर, ट्रैफिक कैमरे, और जीपीएस-सुसज्जित उपकरणों से वास्तविक समय में वाहन गिनती और गति।
• बाहरी जानकारी: मौसम रिपोर्ट, दुर्घटना या निर्माण की सूचनाएं, और विशेष कार्यक्रमों का शेड्यूल।
• मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: मॉडल (जैसे न्यूरल नेटवर्क) जो उपरोक्त सभी इनपुट से जटिल पैटर्न सीखते हैं।

एआई मॉडल इन इनपुट्स को उन्नत तकनीकों के साथ संसाधित करते हैं। पारंपरिक सांख्यिकीय विधियां शहरी ट्रैफिक की विशालता और विविधता से जूझती हैं, इसलिए शोधकर्ता अब डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (RNNs) या कन्वोल्यूशनल नेटवर्क समय के साथ ट्रैफिक में बदलाव को पकड़ सकते हैं, और ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNNs) सड़क नेटवर्क की संरचना का स्पष्ट उपयोग करते हैं।

गूगल के सिस्टम में, आस-पास के सड़क खंडों को “सुपरसेगमेंट्स” में समूहित किया जाता है और एक GNN को ट्रैफिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि प्रत्येक के लिए यात्रा समय की भविष्यवाणी की जा सके। अनुमानित यात्रा समय (ETA) का उपयोग संभावित मार्गों को रैंक करने के लिए किया जाता है। नीचे दिया गया चित्र इस प्रक्रिया को दर्शाता है:

गूगल का ट्रैफिक पूर्वानुमान पाइपलाइन: गुमनाम मार्ग और गति डेटा को सुपरसेगमेंट्स में समूहित किया जाता है, ग्राफ न्यूरल नेटवर्क द्वारा यात्रा समय की भविष्यवाणी के लिए संसाधित किया जाता है, फिर ETA के आधार पर मार्गों को रैंक किया जाता है।

वास्तविक दुनिया में उपयोग

एआई-संचालित ट्रैफिक पूर्वानुमान तकनीकी कंपनियों और शहरों द्वारा पहले ही उपयोग में है। उदाहरण के लिए, गूगल मैप्स लाइव उपयोगकर्ता डेटा और एआई मॉडल को मिलाकर जाम की भविष्यवाणी करता है।

यह “याद रखता है” कि कोई फ्रीवे आमतौर पर सुबह 6 से 7 बजे धीमा हो जाता है, फिर उस इतिहास को लाइव गति के साथ जोड़कर भविष्य की स्थिति का अनुमान लगाता है।

गूगल के एआई लैब, डीपमाइंड, ने बताया है कि उन्नत एमएल मॉडल (GNNs का उपयोग करते हुए) ने ताइचुंग और सिडनी जैसे शहरों में ETA की सटीकता को 50% तक बढ़ा दिया है। इस सुधार के बाद, 97% से अधिक यात्रा ETA अत्यंत सटीक थे।

दूसरे शब्दों में, यदि एआई भविष्यवाणी करता है कि आपकी यात्रा में 30 मिनट लगेंगे, तो यह लगभग हमेशा सही होता है।

अन्य व्यावसायिक प्लेटफॉर्म भी इसी तरह के विचारों का उपयोग करते हैं। ट्रैफिक एनालिटिक्स कंपनी INRIX कहती है कि उसका एआई “सभी सड़कों पर वास्तविक समय की ट्रैफिक गति की भविष्यवाणी कर सकता है” दशकों के डेटा का विश्लेषण करके।

INRIX एआई और क्लाउड कंप्यूटिंग की प्रगति का लाभ उठाकर उन छोटी सड़कों को भी कवर करता है जिन्हें पारंपरिक सेंसर नहीं पकड़ पाते।

गूगल के वेज़ और एप्पल मैप्स जैसे नेविगेशन ऐप भी क्राउडसोर्स्ड जीपीएस और एआई का उपयोग करते हैं ताकि ड्राइवरों को आने वाले धीमे ट्रैफिक के बारे में सूचित किया जा सके, और कभी-कभी जाम बनने से पहले वैकल्पिक मार्ग सुझाए जा सकें।

शहर और परिवहन एजेंसियां भी एआई का उपयोग कर रही हैं। उदाहरण के लिए, बेलव्यू, वाशिंगटन में, 40 चौराहों पर लगे कैमरे लाइव वीडियो एआई को भेजते हैं जो वास्तविक समय में जाम के हॉटस्पॉट्स का पता लगाता है।

डेनमार्क में, शहर के सिस्टम ट्रैफिक मात्रा को प्रोसेस करने और वर्तमान प्रवाह के आधार पर सिग्नल टाइमिंग (ग्रीन लाइट) को स्वचालित रूप से समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं।

यहां तक कि पारंपरिक ट्रैफिक लाइट भी स्मार्ट हो रही हैं: पिट्सबर्ग और लॉस एंजिल्स में अब एआई-अनुकूलित सिग्नल हैं जो तुरंत समायोजित होते हैं, जिससे वाहन रुकने का समय कम होता है और ट्रैफिक चलता रहता है। विश्व स्तर पर अनुसंधान परियोजनाएं भी चल रही हैं।

यूरोप-जापान सहयोग एक डीप-लर्निंग सिस्टम TRALICO का परीक्षण कर रहा है जो इस्तांबुल में जाम की भविष्यवाणी करता है और लाइट्स को नियंत्रित करता है।

इन सभी वास्तविक दुनिया के उपयोगों का उद्देश्य है जाम की पूर्व सूचना देना ताकि योजनाकार ट्रैफिक जाम होने से पहले कार्रवाई कर सकें।

ड्राइवरों और शहरों के लिए लाभ

सटीक ट्रैफिक पूर्वानुमान का लाभ बहुत बड़ा है। व्यक्तिगत यात्रियों के लिए, एआई का मतलब है अधिक विश्वसनीय यात्रा समय और ट्रैफिक में कम बर्बाद समय।

ऐप्स आपको पहले से चेतावनी दे सकते हैं यदि कोई सड़क जल्द ही जाम हो जाएगी, या धीमे ट्रैफिक से बचने के लिए वैकल्पिक मार्ग सुझा सकते हैं।

अध्ययन बताते हैं कि इससे ड्राइवरों का साप्ताहिक समय बच सकता है। एआई मार्गदर्शन ईंधन की खपत भी कम करता है – ट्रैफिक लाइट पर रुकने या धीमी गति से चलने में कम गैस खर्च होती है।

वास्तव में, एक गूगल एआई परियोजना ने व्यस्त चौराहों पर वाहन रुकने को 30% और ईंधन उत्सर्जन को 10% तक कम किया है।

शहर स्तर पर, सुचारू ट्रैफिक प्रवाह का मतलब कम प्रदूषण और आर्थिक लाभ है। ट्रैफिक में कम समय का मतलब अधिक उत्पादकता, कम तनाव और स्वच्छ हवा है।

संक्षेप में, एआई-संचालित पूर्वानुमान लोगों को बेहतर मार्ग चुनने में मदद करता है और शहरों को अधिक कुशल सड़क नेटवर्क डिजाइन करने में सहायता करता है।

चुनौतियां और भविष्य की दिशा

एआई ट्रैफिक पूर्वानुमान बनाना चुनौतियों से मुक्त नहीं है। इतना बड़ा डेटा प्राप्त करना और संसाधित करना महंगा हो सकता है – शहरों को सेंसर, कैमरे और कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करना पड़ सकता है।

पुराने ट्रैफिक सिस्टम में एआई को एकीकृत करना जटिल है, और कर्मचारियों को नए उपकरणों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना आवश्यक है।

डेटा गोपनीयता और पक्षपात को लेकर भी चिंताएं हैं। विशाल स्थान डेटा को सुरक्षित रूप से संभालना जरूरी है, और यदि प्रशिक्षण डेटा में कमी हो (जैसे ग्रामीण सड़कों का कम डेटा), तो मॉडल गलत हो सकते हैं।

साइबर सुरक्षा भी एक मुद्दा है: जुड़े ट्रैफिक सिस्टम हैकिंग के लक्ष्य हो सकते हैं, इसलिए मजबूत सुरक्षा उपाय आवश्यक हैं।

इन चुनौतियों के बावजूद, विशेषज्ञ आशावादी हैं। ट्रैफिक प्रबंधन में एआई अभी शुरुआती चरण में है, और इसमें विकास की बहुत गुंजाइश है। शोधकर्ता स्पष्ट रास्ते देख रहे हैं – जैसे अचानक घटनाओं (खेल आयोजन के खत्म होने जैसे) के लिए रीयल-टाइम अनुकूलन करने वाले मॉडल बनाना और ग्रामीण क्षेत्रों में समाधान का विस्तार करना।

एक नवीन विचार है बड़े भाषा मॉडल (जैसे ChatGPT के पीछे वाले) का उपयोग करके पूर्वानुमानों में संदर्भ जोड़ना। उदाहरण के लिए, एक नई विधि एआई को सड़क बंद होने या आयोजनों के लिखित विवरण को “समझने” और उसे अपने पूर्वानुमान में शामिल करने देती है।

निकट भविष्य में, एआई सिस्टम सोशल मीडिया या लाइव न्यूज फीड से ट्रैफिक रिपोर्ट को भी एकीकृत कर सकते हैं, जिससे पूर्वानुमान और भी स्मार्ट होंगे।

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संक्षेप में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे भीड़-भाड़ के समय के ट्रैफिक से निपटने के तरीके को बदल रही है। विशाल ऐतिहासिक रुझानों और लाइव सड़क स्थितियों से सीखकर, एआई सिस्टम आगे की स्थिति का पूर्वानुमान लगा सकते हैं और बता सकते हैं कि जाम कहां होगा।

यह ड्राइवरों और शहरों को एक महत्वपूर्ण बढ़त देता है: सिग्नल समायोजित करना, वाहनों को पुनः मार्गदर्शित करना, या बैकअप बनने से पहले शेड्यूल बदलना।

लगातार प्रगति और सावधानीपूर्वक कार्यान्वयन के साथ, एआई-आधारित ट्रैफिक पूर्वानुमान हमारी यात्राओं को छोटा, स्वच्छ और कम तनावपूर्ण बनाने का वादा करता है।