स्मार्ट परिवहन में बिग डेटा और एआई

एआई-नियंत्रित लाइट्स वास्तविक समय ट्रैफिक के आधार पर हरे समय को गतिशील रूप से समायोजित करती हैं। पिट्स्बर्ग का Surtrac सिस्टम प्रत्येक चौराहे पर कैमरे और राडार का उपयोग करता है आने वाले वाहनों का पता लगाने और तत्काल सिग्नल योजनाओं को अनुकूलित करने वाले पूर्वानुमान मॉडल चलाने के लिए। चौराहे आपस में संचार करते हैं ताकि डाउनस्ट्रीम लाइट्स जान सकें कि ट्रैफिक कब आ रहा है।

मशीन लर्निंग मॉडल ऐतिहासिक पैटर्न, मौसम और विशेष आयोजनों का विश्लेषण कर यह पूर्वानुमान लगाते हैं कि जाम कहाँ और कब बनेंगे। एआई सिस्टम आगे की समस्या 'देख' सकते हैं और शहर योजनाकारों को जाम होने से पहले ट्रैफिक मोड़ने या टोल समायोजित करने में सक्षम बनाते हैं।

अध्ययनों से पता चलता है कि ट्रैफिक कैमरा और GPS डेटा पर प्रशिक्षित एआई एल्गोरिद्म भविष्य के जाम की भविष्यवाणी मैन्युअल तरीकों की तुलना में कहीं बेहतर करते हैं, जिससे अधिकारी सक्रिय रूप से प्रतिक्रिया देने के लिए समय पाते हैं।

नेविगेशन ऐप्स रीयल-टाइम में तेज़ मार्ग प्रदान करने के लिए बिग डेटा का उपयोग करते हैं। Google Maps और Waze उपयोगकर्ताओं से भारी संख्या में वाहन ट्रैजेक्टरी और घटना रिपोर्ट एकत्र करते हैं, फिर ऐतिहासिक गति प्रोफ़ाइल को लाइव स्थितियों के साथ मिलाने के लिए एआई लागू करते हैं। यदि कोई अनुमानित जाम बन रहा हो तो ऐप डिटूर सुझाता है, और कुछ सिस्टम हजारों वाहनों को एक साथ वैकल्पिक मार्ग अलर्ट भेजते हैं।

एआई कैमरा फ़ीड और सेंसर डेटा का विश्लेषण कर तुरंत दुर्घटनाओं या खतरनाक परिस्थितियों का पता लगाता है। कंप्यूटर-विजन एल्गोरिद्म रुक चुके वाहनों, मलबे, गड्ढे, बर्फ़ीले हिस्से या सड़क पर पैदल चलने वालों का पता लगाते हैं और तुरंत ड्राइवरों और ऑपरेटरों को अलर्ट भेजते हैं।

दुबई की ट्रैफिक लैब आगे जाकर दुर्घटनाप्रवण स्थानों की पहचान करती है ताकि अधिकारी पूर्व में निवारक उपाय तैनात कर सकें। क्राउडसोर्स्ड घटना रिपोर्टों को क्लस्टर कर पारंपरिक आपातकालीन रिपोर्टों की तुलना में तेज़ी से खतरों की पुष्टि की जाती है।

बिग डेटा बसों, सबवे और बाइक नेटवर्क को बेहतर बनाता है। एआई यात्रियों के पैटर्न और ट्रैफिक पूर्वानुमानों के आधार पर बस शेड्यूल को परिष्कृत करता है। लंदन में यात्रियों के प्रवाह को प्रबंधित करने और टिकट गेट्स की गति को लगभग 30% तक तेज करने के लिए AI कैमरों और सेंसर का परीक्षण किया गया।

एनालिटिक्स बसों और ट्रेनों को ट्रैफिक सिग्नलों और एक दूसरे के साथ सिंक्रोनाइज़ करते हैं, प्रतीक्षा समय कम करते हैं। परिवहन एजेंसियाँ शेयर्ड-बाइक और ई-स्कूटर उपयोग (मोबाइल ऐप डेटा के माध्यम से) का विश्लेषण कर नई साइकिल लेन की योजना बनाती हैं और बहु-मोड नेटवर्क को अनुकूलित करती हैं।

ट्रकिंग और डिलीवरी फ़्लीट रीयल-टाइम ट्रैफिक एनालिटिक्स का उपयोग ईंधन दक्षता के लिए मार्गों का अनुकूलन करने में करते हैं। बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म लाइव ट्रैफिक फ़ीड ग्रहण कर देरी से बचने के लिए फ्रेट वाहनों को रीरूट करते हैं, जिससे लागत में महत्वपूर्ण कटौती होती है। गोदाम शिपमेंट्स को ऑफ-पीक ट्रैफिक विंडो पर समयबद्ध करने के लिए प्रेडिक्टिव मॉडल का उपयोग करते हैं, और डायनामिक रूट ऑप्टिमाइज़ेशन एआई अब आधुनिक लॉजिस्टिक्स सॉफ़्टवेयर में मानक है।

मूवमेंट डेटा का संग्रह और केंद्रीकरण गोपनीयता संबंधी चिंताएँ बढ़ाता है। अधिकारियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि व्यक्तिगत यात्रा जानकारी अनामीकृत और सुरक्षित रखी जाए।

ट्रैफिक कंट्रोल सिस्टम तक अनधिकृत पहुँच रोकने के लिए साइबरसिक्योरिटी उपाय आवश्यक हैं।

बुद्धिमान प्रणालियों के लिए व्यापक हार्डवेयर चाहिए – सर्वव्यापी सेंसर से लेकर हाई‑स्पीड कम्युनिकेशंस (4G/5G नेटवर्क) और शक्तिशाली कंप्यूटिंग अवसंरचना तक। लेगेसी ट्रैफिक उपकरणों का अपग्रेड महँगा है, और निरंतर मेंटेनेंस विशेषकर पुराने ढांचे वाले शहरों के लिए चुनौतीपूर्ण है।

ट्रैफिक डेटा कई एजेंसियों और निजी कंपनियों से आता है। फोन के स्ट्रीमिंग GPS को लेगसी लूप डिटेक्टर या एजेंसी डेटाबेस के साथ मिलाना जटिल है। डेटा फॉर्मैट में अंतर, कवरेज गैप और शोर वाले सेंसर तकनीकी चुनौतियाँ पेश करते हैं।

कई शहर अब अपने सेंसर की पूर्ति के लिए Google/Waze से GPS डेटा खरीदते हैं, लेकिन इन स्रोतों को संरेखित करने के लिए मजबूत डेटा इंजीनियरिंग और सावधानीपूर्वक सत्यापन आवश्यक है।

एआई निर्णय निष्पक्ष और समावेशी होने चाहिए। यदि सिग्नल प्राथमिकताएँ कुछ मार्गों या पड़ोसों को असमान रूप से लाभ देती हैं तो निष्पक्षता का प्रश्न उठता है। सिस्टम को सभी उपयोगकर्ताओं के लिए न्यायसंगत सेवा सुनिश्चित करने के लिए ट्यून किया जाना चाहिए।

परिवहन नेता सुनिश्चित करें कि एआई अनजाने में साइकिल चालकों, पैदल यात्रियों या वंचित क्षेत्रों को हानि न पहुँचाए। उदाहरण के लिए सिंगापुर मानव निगरानी पर ज़ोर देता है ताकि पक्षपात रोका जा सके और निष्पक्ष परिणाम सुनिश्चित हों।

असामान्य स्थितियों (अत्यधिक मौसम, बड़े हादसे) में एआई मॉडल विफल हो सकते हैं। योजनाकारों का मत है कि ये उपकरण मानवीय ऑपरेटरों को बढ़ावा दें, प्रतिस्थापन नहीं। सियोल के ट्रैफिक प्रमुख ने कहा कि एआई को मानव निर्णयकर्ताओं के लिए "एक सहायक" के रूप में काम करना चाहिए।