நுண்ணறிவு போக்குவரத்தில் பெருந்தரவு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு
பெருந்தரவு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு நவீன போக்குவரத்து மேலாண்மையை மறுசீரமைக்கிறது. சென்சார்கள், வாகனங்கள் மற்றும் வழிநடத்தல் தளங்களில் இருந்து நேரடி மற்றும் வரலாற்று தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், செயற்கை நுண்ணறிவு நுண்ணறிவு போக்குவரத்து அமைப்புகளை போக்குவரத்து நெரிசலை முன்னறிவித்து, ஒளிச்சாளர்களை அதிகப்படுத்தி, வெளியீடுகளை குறைத்து மற்றும் சாலை பாதுகாப்பை மேம்படுத்த உதவுகிறது. இத்தகைய தொழில்நுட்பங்கள் இப்போது செமார்ட் நகரங்கள், பொதுப் போக்குவரத்து வலைப்பின்னல்கள் மற்றும் உலகளாவிய லாஜிஸ்டிக்ஸ் அமைப்புகளில் பரவலாக பயன்படுகின்றன.
நவீன நகரங்களில் தரவு ஆதாரங்கள்
நவீன நகரங்கள் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து ஒத்துழைத்து ஒவ்வொரு விநாடியிலும் பெரிய அளவிலான போக்குவரத்து தரவுகளை உருவாக்குகின்றன:
அடித்தள சென்சர்கள்
இணைக்கப்பட்ட சாதனங்கள்
மக்களிடமிருந்து பெறப்படும் தரவு
இவை ஒருங்கிணைந்த தரவு ஓட்டங்கள் — அடிக்கடி "பெருந்தரவு" என அழைக்கப்படுகின்றன — வேகமாகவும் பல்வேறு வடிவங்களில் வருகின்றன. இந்த அளவுகளை சிறப்புப்படுத்தப்பட்ட கருவிகள் (Hadoop, NoSQL databases, cloud platforms) மூலம் மட்டுமே சேமித்து செயலாக்க முடியும். நுண்ணறிவு போக்குவரத்து அமைப்புகள் இப்போது அடித்தளம், இணைக்கப்பட்ட வாகனங்கள் மற்றும் மக்களிடமிருந்து வரும் தரவுகளின் மீது தான் அமைகின்றன.
- 1. நவீன நகரங்களில் தரவு ஆதாரங்கள்
- 2. பெருந்தரவு தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு பகுப்பாய்வுகள்
- 3. போக்குவரத்து மேலாண்மையில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடுகள்
- 4. உலகளாவிய நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்
- 5. போக்குவரத்தில் பெருந்தரவு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள்
- 6. சவால்களும் கவனிக்க வேண்டிய அம்சங்களும்
- 7. எதிர்கால போக்குகள்
- 8. 결론
- 9. தொடர்புடைய கட்டுரைகள்
பெருந்தரவு தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு பகுப்பாய்வுகள்
போக்குவரத்து பெருந்தரவிலிருந்து தகவல்களை கையாள்வதும், சார்ந்த கொள்கைகளை எடுக்கவும் ஒரு விரிவான தொழில்நுட்ப ஸ்டாக் தேவையாகிறது:
தரவு அடித்தளம்
சிறப்பிக்கப்பட்ட தரவுத்தளங்கள் (Hadoop/Hive, Spark) மற்றும் கிளவுத் கணினி செருகுநிரல்கள் சென்சார் ஓட்டங்களின் அளவையும் வகை வித்தியாசங்களையும் நிர்வகிக்கின்றன.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பகுப்பாய்வு
டேட்டா விஞ்ஞானிகள் பகுப்பாய்வு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் மூலம் போக்குவரத்து முறைப்பாடுகளை புரிந்து கொண்டு முன்னறிவு செய்கின்றனர்.
பகுப்பாய்வு அணுகுமுறைகள்
- விளக்கப் பகுப்பாய்வு – தற்போதைய போக்குவரத்து நிலைகள் மற்றும் வரலாற்று மாதிரிகளை சுருக்குவது
- முன்னறிவிப்பு மாதிரிகள் – இயந்திரக் கற்றல் ஆல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி எதிர்கால நெரிசலை கணிப்பது
- வழிகாட்டும் பகுப்பாய்வு – நெரிசலைத் தடுக்கும் அல்லது குறைக்கும் குறிப்பிட்ட நடவடிக்கைகள் பரிந்துரையிடுவது
வரலாற்று மற்றும் நேரடி போக்குவரத்து தரவுகளை செயலாக்கி மறைந்த தொடர்புகளை கண்டுபிடிக்க இயந்திரக் கற்றல் ஆல்காரிதம்கள் — regression மாதிரிகளிலிருந்து மேம்பட்ட நெர்சல் நெட்வொர்க்குகள் வரை — பயன்படுகின்றன. ஆழமான கற்றல் கட்டமைப்புகள் (CNNs மற்றும் LSTMs) போக்குவரத்து ஓட்டத்தில் உள்ள சிக்கலான பரப்பளவு-கால நடைமுறைகளை பிடிக்க மிகவும் சக்திவாய்ந்தவை.
கேமரா படங்கள், GPS மற்றும் பிற ஆதாரங்களில் இருந்து கற்றுக் கொள்வதன் மூலம் இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்திய முன்னறிவிப்பு மாதிரிகள் சமீப ஆண்டுகளில் போக்குவரத்து மேலாண்மையில் பெரும் மாற்றம் ஏற்படுத்தியுள்ளது.
— Traffic Analytics Research
பொதுவான செயற்கை நுண்ணறிவு நுட்பங்கள்
Regression & Time-Series Models
Deep Neural Networks
Computer Vision
Reinforcement Learning
Big Data Analytics
Edge Computing
போக்குவரத்து மேலாண்மையில் செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடுகள்
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பெருந்தரவு பல்வேறு போக்குவரத்து மேலாண்மை துறைகளில் தற்போது நடைமுறைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன:
தானாகத் திருப்பம் கண்டுபிடிக்கும் (Adaptive) போக்குவரத்து சிக்னல்கள்
செயற்கை நுண்ணறிவால் கட்டுப்படுத்தப்படும் விளக்குகள் நேரடி போக்குவரத்து அடிப்படையில் பச்சை நேரத்தை திடீரென சரி செய்கின்றன. Pittsburgh இன் Surtrac system ஒவ்வொரு சந்திப்பிலும் கேமராக்கள் மற்றும் ரேடார்களை பயன்படுத்தி மாட்டிக்கொண்டு வரும் வாகனங்களை கண்டறிந்து, உடனுக்குடன் சிக்னல் திட்டங்களை மிகச்சிறந்தவாறு ஓட்ட முன்னாண்மை மாதிரிகளை இயக்குகிறது. சந்திப்புகள் ஒன்றோடொன்றாக தொடர்புகொண்டு பின்னர் வரும் சிக்னல்களுக்கு போக்குவரத்து வருகிறது என்ற தகவலை தெரிவிக்கின்றன.
நெரிசல் முன்னறிவு
இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் வரலாற்று முறைப்பாடுகள், வானிலை மற்றும் சிறப்பு நிகழ்வுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து எங்கே மற்றும் எப்போது நெரிசல்கள் உருவாகும் என்பதை முன்னறிவிக்கின்றன. செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள் எதிர்காலத்தில் ஏற்படும் சிக்கல்களை "கண்டுபிடித்து" நகரத் திட்டமிடுபவர்களுக்கு போக்குவரத்தை வழிமாற்ற அல்லது கட்டணங்களை சரிசெய்ய முன் நடவடிக்கை எடுக்க உதவுகின்றன.
விஞ்ஞான ஆய்வுகள் தெரிவிக்கின்றன: கேமரா மற்றும் GPS தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற AI ஆல்காரிதம்கள் மனுஷீய முறைகளைவிட எதிர்கால நெரிசலை சிறப்பாக கணிக்கின்றன, இதன் மூலம் அதிகாரிகளுக்கு முன்கோபடுத்து நடவடிக்கை எடுக்க நேரம் கிடைக்கிறது.
மாற்றமடையக்கூடிய(டயனமிக்) வழிசெலுத்தல் வழிகாட்டி
நேவிகேஷன் செயலிகள் பெருந்தரவுகளை பயன்படுத்தி நேரடியாகவே விரைவான வழிகளை வழங்குகின்றன. Google Maps மற்றும் Waze பயனர்களிடமிருந்து பெருமளவு வாகன பாதையில் நடந்த பயணத் தகவல்களையும் நிகழ்வு அறிக்கைகளையும் சேகரித்து, பழைய வேகப் பேரியலுடன் நேரடி நிலைமைகளைக் குலைவாக்க AI பயன்படுத்துகின்றன. முன்னறிவு செய்யப்பட்ட நெரிசல் உருவாகின் செயலி மாற்று வழிகளை பரிந்துரைக்கிறது, சில அமைப்புகள் ஆயிரக்கணக்கான வாகனங்களுக்கு ஒரே நேரத்தில் மாற்று வழி அறிவிப்புகளை அனுப்புகின்றன.
நிகழ்வு & ஆபத்து கண்டறிதல்
செயற்கை நுண்ணறிவு கேமரா ஓட்டங்கள் மற்றும் சென்சார் தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து உடனே விபத்துகள் அல்லது ஆபத்தான சூப்பைகள் குறித்து ஒளிபரப்புகிறது. கம்ப்யூட்டர்-விஷன் ஆல்காரிதம்கள் நிறுத்தப்பட்ட வாகனங்கள், கழிவு பொருட்கள், குழியால் ஏற்பட்ட பாதிப்பு, பனிக் கசிவு பகுதிகள் அல்லது சாலையில் நடந்துபோகும் செயற்பாட்டாளர்களை கண்டறிந்து உடனே ஓட்டுநர்களுக்கும் இயக்குநர்களுக்கும் எச்சரிக்கை அனுப்புகின்றன.
Dubai இன் போக்குவரத்து ஆய்வு ஆயோககம் மேலும் முன்னேறி விபத்து அதிகமாக நிகழும் இடங்களை அடையாளம் காண்கின்றது, இதனால் அதிகாரிகள் முன்கூட்டியே தடுப்புகள் அமைக்க முடிகிறது. மக்கள் மூலம் பகிரப்படும் நிகழ்வு அறிக்கைகள் வேகமாக துணை அணுகுதலுக்கு ஒன்றிணைக்கப்படுகின்றன, இதனால் 911 போன்ற பாரம்பரிய அறிக்கைகளில் காட்டிலும் தீவிரமான உறுதிப்படுத்தலை அதிக வேகத்தில் பெறலாம்.
பொது போக்குவரத்து & பல்துறை (Multi-Modal) சீரமைப்பு
பெருந்தரவு பேருந்துகள், மெட்ரோ மற்றும் சைக்கிள் வலையமைப்புகளை மேம்படுத்துகிறது. செயற்கை நுண்ணறிவு பயணிகள் எண்ணிக்கை மற்றும் போக்குவரத்து முன்கணிப்புகளின் அடிப்படையில் பேருந்து அட்டவணைகளை சீரமைக்கிறது. லண்டனில், பயணிகள் ஓட்டங்களை நிர்வகிக்க மற்றும் டிக்கெட் வாயில்களை 30% வரை வேகப்படுத்த கேமராக்கள் மற்றும் சென்சர்கள் சோதனை செய்யப்பட்டன.
பகுப்பு பகுப்பாய்வுகள் பேருந்துகளையும் ரயில்களையும் சிக்னல்களுடன் மற்றும் ஒருவரொருவருடனும் ஒத்திசைக்கச் செய்து காத்திருப்பு நேரத்தை குறைக்கின்றன. போக்குவரத்து நிறுவனங்கள் பகிர்ந்து கொள்ளப்பட்ட சைக்கிள் மற்றும் இ-ஸ்கூட்டர் பயன்பாட்டை (மொபைல் செயலி தரவுகள் மூலம்) பகுப்பாய்வு செய்து புதிய சைக்கிள் பாதைகளை திட்டமிட்டு பல்துறை வலையமைப்புகளை சீரமைக்கின்றன.
சரக்குவரத்து & லாஜிஸ்டிக்ஸ்
டிரக்கிங் மற்றும் சப்ளை டெலிவரி ф்ளீட்டுகள் எரிபொருள் திறன்மிக்கத்திற்காக நேரடி போக்குவரத்து பகுப்பாய்வை பயன்படுத்துகின்றன. பெருந்தரவு பிளாட்பார்ம்கள் நேரடி போக்குவரத்து ஓட்டங்களை விழுங்கி சரக்குவர்த்தி வாகனங்களை தாமதங்களைத் தவிர்க்க மறுசீரமைக்கின்றன, இதனால் செலவுகளை பெரிய அளவில் குறைக்க முடிகிறது. கட்டடங்கள் நெரிசல் குறைந்த காலங்களுக்கு பொருட்களை அனுப்ப முன்னறிவு மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, மற்றும் டயனமிக் வழிச்செலுத்தல் AI இப்போது நவீன லாஜிஸ்டிக்ஸ் மென்பொருட்களில் வழக்கமாகக் காணப்படுகிறது.
நுண்ணறிவு போக்குவரத்து அமைப்புகள் இப்போது டேட்டாவையும் செயற்கை நுண்ணறிவையும் இணைத்து போக்குவரத்து வலையமைப்பை கண்காணிக்கின்றன: வாகனங்கள் ஒன்று–மீதமான (V2V) மற்றும் அவை சார்ந்த தோராயமான roadside units உடன் (V2I) தகவல்களைப் பரிமாற்றம் செய்து போக்குவரத்தை சிறப்பாக ஒழுங்குபடுத்த, பாதுகாப்பை மேம்படுத்த மற்றும் தாமதங்களை குறைக்க உதவுகின்றன. சென்சார்கள் மற்றும் பகுப்பாய்வுகள் செமார்ட் மோபிலிட்டியின் "கண்களும் காதுகளும்" ஆகயுள்ளது, தொடர்ச்சியாக மாதிரிகளை கண்காணித்து கட்டுப்பாடுகளை சரிசெய்கின்றன.
உலகளாவிய நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்
முன்னணி நகரங்கள் அளவிடத்தக்க முடிவுகள் உள்ள AI-சக்தியூட்டப்பட்ட போக்குவரத்து அமைப்புகளை நடைமுறைப்படுத்தி வருகின்றன:
டுபாய் (2025)
Dubai's Roads & Transport Authority (RTA) ஒரு AI-இன் மூலம் இயக்கப்படும் Transport Data Analysis Lab தொடங்கியது; இது மெட்ரோ, பேருந்துகள், டாக்ஸிகள், இ-ஸ்கூட்டர்கள், தனிப்பட்ட கார்கள் மற்றும் பிற 35 க்கும் மேற்பட்ட மூலங்களிலிருந்து தரவுகளை ஒன்றாக இணைக்கும் ஒரே தனித்தளம் ஆகும்.
- AI மாதிரிகள் நெரிசலை நிகழ்வுக்கு முன்னர் கண்காணிக்க dataset ஐ ஸ்கேன் செய்கின்றன
- சிஸ்டம் உச்ச நேரங்களில் மற்றும் நிகழ்வுகளின்போது சிக்னல் கடவுச்சொற்றுகளை டயனமிக்கமாக சரிசெய்கிறது
- போக்குவரத்து குழுக்களை ஒதுக்கி தனித்துறைகளுக்கு நேரடியாக எச்சரிக்கைகள் வழங்குகிறது
- தற்போதைய தொழில்நுட்ப கண்காட்சியின் போது சூழ்நிலைகளை கண்டறிந்து போக்குவரத்தை சீர்படுத்தியது
பாதிப்பு: இந்த மையம் "செயற்பாட்டுத் தரவின் பெரிய தொகுதிகளை முன்னறிவிப்பு குறியீடுகளாக மாற்றுகிறது" என்பதன் மூலம் மென்மையான போக்குவரத்து ஓட்டம், அதிக செயல்திறன் மற்றும் மேம்பட்ட நிலைத்தன்மையை அடைய உதவுகிறது.
சிங்கப்பூர்
இந்த நகர்நாடு Land Transport Authority (LTA) GLIDE ("Green Link Determining System") என்ற தானியங்கி அமைப்பை இயக்குகிறது. சாலையில் உள்ள லூப்கள் மற்றும் சென்சர்கள் தொடர்ச்சியாக போக்குவரத்து வேகங்களை GLIDE க்கு அனுப்புகின்றன, அது சந்திப்புகளில் பச்சை ஒளி காலத்தை டயனமிக்கமாகச் சரிசெய்கிறது.
- பெரிய போக்குவரத்துக்கான ஒருங்கிணைந்த நெடுஞ்சாலைகள் முன்னுரிமைப் பெறுகின்றன
- மொத்த பயண நேரங்கள் நெடுஞ்சாலையில் வேகமாக்கப்பட்டுள்ளன
- புதிய CRUISE தளம் மேலும் பல தரவு மூலங்களையும் AI முன்னறிவிப்புகளையும் ஒருங்கிணைக்கும்
- மனுஷ்யர்கள் அமைப்பை கவனித்து பாதுகாப்பு நுட்பமான சோதனைகளை மேற்கொள்கிறார்கள்
முறையீடு: சிங்கப்பூர் எந்த புதிய அம்சத்தையும் கோலமாக்கும் முன் விரிவான திடம்கால சோதனைகளை மேற்கொண்டு மனிதக் கண்காணிப்பு அவசியமென வலியுறுத்துகிறது.
லண்டன்
Transport for London என்பதே Siemens உடன் பார்ட்னர்ஷிப்பில் போக்குவரத்து சிக்னல்களுக்கான முன்னேற்றமான AI-இன் Real Time Optimiser (RTO) ஐ நடைமுறைப்படுத்திக் கொண்டுள்ளது. போக்குவரத்து கேபினெட்டுகள் புதுப்பிக்கப்பட்ட சென்சர்கள் மற்றும் AI மென்பொருட்களுடன் மாற்றப்பட்டுள்ளன.
- நேரடி தரவின் அடிப்படையில் விளக்குகளின் நேரத்தை டயனமிக்கமாக மீள நகர்த்துகிறது
- போக்குவரத்தை மோதாமை சேமித்து தாமதங்களை சில அளவுக்கு குறைக்கின்றது
- இடைநீக்கம் குறையும் மற்றும் நிறுத்துவதன் மூலம் காற்றின் மாசுபாட்டை சிறுபிப்பதாகக் குறைக்கிறது
- பாதசாலையிலும் சைக்கிள்சார்ந்தவர்களுக்கும் சைக்கிள் சக்கரத்திற்கும் சமமான சிக்னல் சுழற்சிகளை சமநிலைப்படுத்துகிறது (Healthy Streets முன்முயற்சி)
ஆரம்பப் பெறுபேறுகள்: சோதனைகள் நெரிசல் மற்றும் வெளியீடுகளில் குறிப்பிடத்தகுந்த சிக்கல்களை குறைத்துள்ளதாகக் காட்டுகின்றன.
பிட்ட்ஸ்பர்க்
Carnegie Mellon University இன் ஆய்வாளர்கள் உருவாக்கிய Surtrac என்பது பல சந்திப்புகளில் தற்போது சோதனை நடைபெற்று வரும் AI சிக்னல் கட்டுப்படுத்தி ஆகும். ஒவ்வொரு Surtrac-ஐ உடைய சந்திப்பு கேமராக்கள் அல்லது ரேடார்களைப் பயன்படுத்தி வந்துட்டு செல்லும் வாகனங்களை கண்டறிந்து உள்ளக AI மாதிரியை இயக்கி சிறந்த பச்சை நேர அட்டவணைகளை கணக்கிடுகிறது.
- சந்திப்புகள் ஒன்றோடொன்று தொடர்பு கொண்டு ஒத்திசைக்கின்றன
- மையரீதியான சேவையிலிருந்து தனிமைப்படுத்தப்பட்ட AI அமைப்பு சார்பு குறைக்கிறது
- பயண நேரங்கள் ~25% குறைந்தன
- பிரேக்கிங் ~30% குறைந்தது
- இட்லிங் ~40% குறைந்தது (fixed-timing signals உடனான ஒப்பீடு)
விருத்தி: இந்த அமைப்பின் வெற்றி பல நகரங்களிலும் ஏற்றுமதி மற்றும் நீடித்த விரிவாக்கத்திற்கு வழிவகுத்துள்ளது.
போக்குவரத்தில் பெருந்தரவு மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள்
நெரிசல் குறைப்பு
தானியங்கு AI அமைப்புகள் தாமதங்களைச் செயலில் குறைக்கின்றன. Surtrac இன் 25% பயண நேரக் குறைப்பு பயணிகள் போக்குவரத்தில் கழிப்பதைக் குறைக்க உதவுகிறது.
- மொத்த வாகன-கிலோமீட்டர் பயணங்கள் குறையும்
- எரிபொருள் நுகர்வு குறையும்
- பயணங்கள் விரைவாக நடைபெறும்
வெப்பநிலையியல் வெளியீடுகள் & எரிபொருள் பயன்பாடு குறைப்பு
நிறுத்தம்-கொண்டுசெலுத்துதல் போக்குவரத்தை மிருதுவாகச் செய்யுவதால், செயற்கை நுண்ணறிவு கட்டுப்பாட்டால் எரிபொருள் சேமிப்பு மற்றும் வெளியீடு குறைவு பெரிய அளவில் ஏற்படுகின்றது.
- கணிக்கப்பட்ட CO₂ குறைப்புகள்
- வாகன இயந்திரம் குறைந்த அழுகு
- சுத்தமான காற்று தரம்
பொருளாதார சேமிப்பு
போக்குவரத்து தாமதங்கள் மிகவும் செலவாகும். ஒரு அமெரிக்க ஆய்வு 2017 இல் நெரிசல் காரணமாக ஓட்டுனர்கள் சுமார் $305 billion இன் சிதைந்த நேரமும் எரிபொருள் சுரூஷ்டியும் ஏற்பட்டது என்று மதிப்பிட்டது.
- நெரிசல் குறைப்பால் ஆண்டுதோறும் מילியன்கள் சேமிப்பு
- வியாபாரங்களுக்கு மேலான நம்பகமான பயண நேரங்கள்
- மேம்பட்ட லாஜிஸ்டிக்ஸ் திறன்
பாதுகாப்பு மேம்பாடு
விரைவான நிகழ்வு கண்டறிதலும் மேலாண்மையும் உயிர்களை காப்பாற்றும். AI கருவிகள் ஆபத்துகளை கண்டறிந்து உடனடியாக இயக்குநர்களுக்கு எச்சரிக்கைகள் அனுப்புகின்றன.
- ஆரம்ப ஆபத்து கண்டறிதல் மற்றும் எச்சரிக்கைகள்
- விபத்து அதிகமாக நிகழும் இடங்களை முன்னறிவிப்பு
- முன்னேறிய பாதுகாப்பு الدورல்கள் அமைக்கப்படுதல்
மேம்பட்ட இயக்க சேவைகள்
செயற்கை நுண்ணறிவு பொது போக்குவரத்து மற்றும் சரக்கு வழித்தடங்களை ஒழுங்குபடுத்தி, மேலும் மீதி நேர அளவுகளில் நேர்த்தியான டெலிவரி மற்றும் மேம்பட்ட நேரக்கட்டுப்பாட்டை தருகிறது.
- நேரடி பயணி தகவல்கள்
- வேகமான பேருந்து வழிகள் மற்றும் பார்க்கிங் வழிகாட்டிகள்
- தன்னியக்க குழப்பம் சீரமைப்பு
கணிணைத் தாங்குதன்மை
சிஸ்டம்கள் சிறப்பு நிகழ்வுகள் அல்லது வானிலை போன்ற மாற்றங்களுக்கு தானோநீதியாக ஏற்பகளித்து மென்மையான போக்குவரத்தைத் தாங்கும்.
- நிகழ்வு அடிப்படையிலான போக்குவரத்து மேலாண்மை
- வானிலை-பொறுத்த வழிச்செலுத்தல்
- தொடர்ச்சியான சீரமைப்பு
சவால்களும் கவனிக்க வேண்டிய அம்சங்களும்
வாகிக்கூடிய வாக்குறுதிகள் இருந்தபோதிலும், பெருந்தரவு போக்குவரத்து 시스템்களை நடைமுறைப்படுத்துவது கவனமாக கையாள வேண்டிய பெரிய சவால்களுடன் வருகிறது:
தரவு தனியுரிமை & பாதுகாப்பு
சഞ്ചரித்தல் தரவை சேகரித்து மையப்படுத்துவது தனியுரிமை கவலைகளை எழுப்புகிறது. அதிகாரிகள் தனிப்பட்ட பயணத் தகவல்கள் அனானிமைசு செய்யப்பட்டு பாதுகாப்பாக வைக்கப்படுவதை உறுதிசெய்ய வேண்டும்.
சைபர் பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் போக்குவரத்து கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளில் அனுமதி இற்றை அணுகலை தடுத்தல் அவசியம்.
அடித்தள முதலீடு
நுண்ணறிவு அமைப்புகள் பரவலான ஹார்ட்வேர் தேவையைக் கொண்டுள்ளன — எல்லாமே சென்சர்கள், உயர் வேகத் தொடர்பு (4G/5G நெட்வொர்க்குகள்) மற்றும் சக்திவாய்ந்த கணினி அடித்தளம். பழைய போக்குவரத்து உபகரணங்களை புதுப்பிப்பது செலவானது, மேலும் தொடர்ச்சியான பராமரிப்பு குறிப்பாக முதுமையான சொத்துகள் உள்ள நகரங்களுக்கு சிரமமடையக்கூடியது.
தரவு ஒருங்கிணைப்பு & தரநிலை
போக்குவரத்து தரவு பல்வேறு நிறுவனங்களுக்கும் தனியார் நிறுவனங்களுக்கும் இடையே வரும். தொலைபேசி GPS ஸ்ட்ரீம்களை பழைய லூப் கண்டுகொள்ளிகள் அல்லது அலுவலக தரவுத்தளங்களுடன் இணைத்தல் சிக்கலானது. தரவு வடிவங்களில் உள்ள வேறுபாடுகள், கவரேஜ் இடைவெளிகள் மற்றும் சத்தமிக்க சென்சார்கள் தொழில்நுட்ப சவாலுகளை ஏற்படுத்துகின்றன.
பல நகரங்கள் இப்போது தங்கள் சொந்த சென்சார்கள் தவிர Google/Waze போன்ற இடங்களிடமிருந்து GPS தரவை வாங்குகின்றன, ஆனால் இத்தகைய மூலங்களை ஒருங்கிணைக்க வலுவான தரவு பொறியியல் மற்றும் கடுமையான சரிபார்ப்பு தேவை.
ஆல்காரிதமிக் பாகுபாடு & சமநிலை
AI முடிவுகள் நீதி மற்றும் சமநிலையைப் பேண வேண்டும். சில வழிகள் அல்லது பிரதேசங்களுக்கு சிக்னல் முன்னுரிமை கொடுக்கப்பட்டால் சமநிலை பிரச்சினைகள் உருவாகும். அமைப்புகள் அனைத்து பயனர்களுக்கும் நியாயமான சேவையை வழங்க சீரமைக்கப்பட வேண்டும்.
போக்குவரத்து தலைமை அதிகாரிகள், உதாரணமாக, சிங்கப்பூர் போன்ற இடங்களில் பாகுபாடு தவிர்க்க மனிதக் கண்காணிப்பு அவசியம் என்று வலியுறுத்துகின்றனர், இதனால் சைக்கிள்சார்ந்தவர்கள், நடந்துசெல்லும் பயணிகள் அல்லது பின்நிலை பகுதியினர் பாதிக்கப்படாமல் இருக்க முடியும்.
நம்பகத்தன்மை & கண்காணிப்பு
செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் அரிதான சூழ்நிலைகளில் தோல்வியடையக்கூடும் (அதிகமான பனிப்பொழிவு, பெரிய நிகழ்வுகள்). திட்டமியலாளர்கள் இத்தகைய கருவிகள் மனித ஆபரேட்டர்களின் உதவியுடன் சேர்ந்து செயல்பட வேண்டும் என்பதைக் கவனிக்கக்கூடுகிறது. Seoul இன் போக்குவரத்து தலைவர் குறிப்பிட்டபடி, AI என்பது மனித தீர்மானதாரர்களுக்கு "உதவியாளர்" மாதிரியாகவே செயல்பட வேண்டும்.
எதிர்கால போக்குகள்
செமார்ட் போக்குவரத்து எதிர்காலம் இன்னும் கூடுதலாக தரவுசார் மற்றும் நுண்ணறிவானதாக நுரையீரலாகிறது:
5G & Edge Computing
இணைக்கப்பட்ட மற்றும் தானாக இயக்கமான வாகனங்கள்
டிஜிட்டல் ट्वின்கள்
Generative AI
விளையறாக்கர்கள் "முந்தையதைவிட முன்னறிவிப்புச் செயற்கை நுண்ணறிவிற்கான ஒரு தகுதியான மாற்றம்" என்பதை எதிர்பார்க்கின்றனர்: டுபாயின் அனுபவம் தரவுசார் கணிப்புகளின் மீது நம்பிக்கையிலேயே நடமாட்டம் செய்யும்படி மாற்றம் ஆகிவிட்டதைக் குறிக்கிறது. நகரங்கள் அதிகமாகவே பிரச்சனைகளை உருவாகுவதற்கு முன்பே எதிர்பார்த்து, செயற்கைப்பூர்வமாக பதிலளிக்குமாறு திட்டமிடும்.
결론
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பெருந்தரவு உலகமெங்கும் போக்குவரத்து அமைப்புகளை நிலைநிறுத்திக் கொண்டு வருகின்றன. சென்சார்கள் மற்றும் பகுப்பாய்வுகள் நவீன செல்வாக்கின் "டிஜிட்டல் முதுகெலும்பு" ஆகியுள்ளன, நகரங்களுக்கு நெரிசலை முன்னறிவித்து, வழிகளை ஒழுங்குபடுத்தி, சரியான அடித்தளத்தில் முதலீடு செய்ய உதவுகின்றன.
தொழில்நுட்ப மற்றும் சமூகச் சவால்களை கவனமாக நிர்வகித்து தொடர்ந்த கண்டுபிடிப்புகளுடன், பயணங்களை சிறியது செய்யும், சாலைகளை பாதுகாப்பாகவைக்கும் மற்றும் நகரங்களை மேலும் செயல்திறன் வாய்ந்தவையாக மாற்றும் மிகவும் நுண்ணறிவு போக்குவரத்து அமைப்புகளை நாங்கள் எதிர்பார்க்கலாம். நேரடி தரவு, மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு மற்றும் நுண்ணறிவான முடிவெடுப்பு ஒன்றிணைவதோடு குடியிருப்புப் போக்குவரத்தின் செயல்பாடு ஒரு அத்தியாவசியமான மாற்றத்தைக் கொண்டுவரும் — எதிரொலி பதிலளிப்பிலிருந்து முன்கூட்டியே சீரமைப்புக்கு.
தொடர்புடைய கட்டுரைகள்
இதுவரை கருத்து இல்லை. முதலில் கருத்திடுங்கள்!