“Yapay zeka yoğun saat trafiğini nasıl tahmin ediyor” öğrenmek ister misiniz? Cevabı bulmak için INVIAI ile bu makaleye daha yakından bakalım!

Yoğun şehirlerde, otoyollar ve sokaklar sık sık yoğun saatlerde adeta otoparka dönüşür – bu hem sinir bozucu hem de maliyetli bir sorundur. Araştırmalar, trafik sıkışıklığının birçok ekonomi için GSYİH’nın yaklaşık %2’si kadar maliyeti olduğunu tahmin ediyor. Örneğin ABD’de, ortalama sürücü yılda yaklaşık 43 saatini trafikte geçirerek kaybediyor.

Bu boşa harcanan zaman, aynı zamanda milyarlarca dolarlık üretkenlik kaybı, ekstra yakıt tüketimi ve insanların sağlığı üzerinde artan kirlilik ve stres anlamına geliyor.

Bunu çözmek için ulaşım planlamacıları yapay zekaya yöneliyor. YZ sistemleri, trafik sıkışıklığının nerede ve ne zaman oluşacağını öngörerek, yavaşlama başlamadan önce trafik akışını düzenlemeyi hedefliyor.

Modern YZ trafik tahminleri büyük veriye dayanıyor. Yollar hakkında geniş bilgi akışları topluyorlar: sensörler ve kameralardan hız ve araç sayıları, akıllı telefonlar ve araçlardan GPS izleri ve hatta hava durumu veya özel etkinlikler gibi dış faktörler.

Örneğin, trafik kameraları ve GPS cihazları canlı veriler sağlar; YZ bu verileri aynı yolların geçmiş örüntüleri ile birlikte analiz eder.

Bu sayede model, bir otoyol kesiminin genellikle hafta içi sabahları yavaşladığını veya şehir merkezindeki bir konserin belirli sokaklara ekstra araç getireceğini “bilir”. Pratikte, Google Maps gibi sistemler gerçek zamanlı trafik verilerini yılların geçmiş trendleriyle birleştirerek 10–50 dakika sonrası için koşulları tahmin eder.

Aslında YZ şöyle sorar: “Şu anda olanlar ve bu saatte genellikle olanlar göz önüne alındığında, trafik yakın gelecekte nasıl olacak?”

YZ trafik modelleri için temel veri kaynakları şunlardır:

• Geçmiş trafik verileri: Her yolun günün ve haftanın saatlerine göre hız ve araç hacimleri.
• Canlı veri akışları: Yol sensörleri, trafik kameraları ve GPS donanımlı cihazlardan gerçek zamanlı araç sayısı ve hızları.
• Dış bilgiler: Hava durumu raporları, kaza veya yol çalışması uyarıları ve özel etkinlik programları.
• Makine öğrenimi algoritmaları: Yukarıdaki tüm girdilerden karmaşık örüntüleri öğrenen modeller (örneğin sinir ağları).

YZ modelleri bu girdileri gelişmiş tekniklerle işler. Geleneksel istatistiksel yöntemler, kentsel trafiğin büyüklüğü ve değişkenliği karşısında zorlanır; bu yüzden araştırmacılar artık derin öğrenme kullanıyor.

Örneğin, tekrarlayan sinir ağları (RNN) veya konvolüsyonel ağlar zaman içindeki trafik değişimlerini yakalayabilir, grafik sinir ağları (GNN) ise yol ağının yapısını açıkça kullanır.

Google’ın sisteminde, yakın yol kesimleri “süper segmentler” olarak gruplanır ve bir GNN, her biri için seyahat sürelerini tahmin etmek üzere trafik verileriyle eğitilir. Tahmin edilen seyahat süreleri (ETA’lar) daha sonra olası güzergahları sıralamak için kullanılır. Aşağıdaki şema bu süreci göstermektedir:

Google’ın trafik tahmin süreci: anonimleştirilmiş rota ve hız verileri süper segmentlere gruplanır, bir Grafik Sinir Ağı tarafından seyahat sürelerini tahmin etmek için işlenir, ardından ETA’ya göre güzergahlar sıralanır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

YZ destekli trafik tahmini, dünya çapında teknoloji şirketleri ve şehirler tarafından zaten kullanılıyor. Örneğin, Google Maps canlı kullanıcı verilerini ve YZ modellerini entegre ederek sıkışıklığı tahmin ediyor.

Belirli bir otoyolun genellikle sabah 6-7 arasında yavaşladığını “hatırlar” ve bu geçmişi canlı hızlarla birleştirerek gelecekteki koşulları tahmin eder.

Google’ın AI laboratuvarı DeepMind, geliştirilmiş ML modellerinin (GNN kullanarak) Taichung ve Sidney gibi şehirlerde ETA doğruluğunu %50 oranında artırdığını bildiriyor. Bu yükseltmeden sonra, %97’den fazla yolculuk ETA’sı yüksek doğrulukta gerçekleşti.

Başka bir deyişle, YZ rotanızın 30 dakika süreceğini tahmin ederse, neredeyse her zaman doğrudur.

Diğer ticari platformlar da benzer yaklaşımlar kullanıyor. Trafik analiz firması INRIX, YZ’sinin “tüm yollar üzerindeki gerçek zamanlı trafik hızlarını tahmin edebildiğini” söylüyor ve onlarca yıllık veriyi işliyor.

Inrix, YZ ve bulut bilişimdeki gelişmeleri kullanarak geleneksel sensörlerin kaçırdığı daha küçük sokakları bile kapsıyor.

Google’ın Waze ve Apple Maps gibi navigasyon uygulamaları da kalabalıktan toplanan GPS verileri ve YZ ile sürücüleri yaklaşan yavaşlamalar hakkında uyarıyor, bazen sıkışıklık oluşmadan önce alternatif rotalar öneriyor.

Şehirler ve ulaşım kurumları da YZ kullanıyor. Örneğin Washington, Bellevue’de 40 kavşaktaki kameralar canlı videoyu YZ’ye aktarıyor ve gerçek zamanlı olarak sıkışıklık noktalarını tespit ediyor.

Danimarka’da şehir sistemleri, trafik hacimlerini YZ ile işleyip mevcut akışa göre sinyal sürelerini (yeşil ışıklar) otomatik olarak ayarlıyor.

Klasik trafik ışıkları bile daha akıllı hale geliyor: Pittsburgh ve Los Angeles’ta artık YZ uyumlu sinyaller var; bu sinyaller anlık ayarlamalar yaparak bekleme sürelerini azaltıyor ve araçların hareketini sağlıyor. Dünya çapında araştırma projeleri de devam ediyor.

Avrupa-Japonya iş birliğiyle geliştirilen TRALICO adlı derin öğrenme sistemi, İstanbul’da hem sıkışıklığı tahmin ediyor hem de ışıkları kontrol ediyor.

Tüm bu gerçek dünya uygulamaları, trafik sıkışıklığını önceden tahmin ederek planlamacıların trafik sıkışıklığı oluşmadan önce müdahale etmesini amaçlıyor.

Sürücüler ve Şehirler İçin Faydalar

Doğru trafik tahminlerinin getirisi çok büyük. Bireysel yolcular için YZ, daha güvenilir seyahat süreleri ve trafikte boşa geçen zamanın azalması demek.

Uygulamalar, yola çıkmadan önce bir yolun yakında tıkanacağını haber verebilir veya sizi yavaşlamalardan kaçınmak için yeniden yönlendirebilir.

Araştırmalar, bunun sürücülere haftada saatler kazandırabileceğini gösteriyor. YZ rehberliği ayrıca yakıt kullanımını azaltır – ışıklarda boş yere beklemek ya da dur-kalk otoyollarda ilerlemek sona erer, böylece daha az benzin harcanır.

Aslında, bir Google YZ projesi, yoğun kavşaklarda araç duruşlarını %30 ve yakıt emisyonlarını %10 azalttığını bildiriyor.

Şehir düzeyinde ise daha akıcı trafik, daha az kirlilik ve ekonomik kazanç anlamına gelir. Trafikte daha az zaman geçirmek, daha yüksek üretkenlik, daha az stres ve daha temiz hava demektir.

Kısacası, YZ destekli tahminler insanların daha iyi rota kararları almasına ve şehirlerin daha verimli yol ağları tasarlamasına yardımcı olur.

Zorluklar ve Gelecek Perspektifi

YZ trafik tahminleri oluşturmak zorluklar içeriyor. Bu kadar çok veriyi toplamak ve işlemek maliyetli olabilir – şehirlerin sensörlere, kameralara ve bilişim altyapısına yatırım yapması gerekebilir.

YZ’yi mevcut trafik sistemlerine entegre etmek karmaşıktır ve personelin yeni araçları kullanması için eğitilmesi gerekir.

Veri gizliliği ve önyargı endişeleri de vardır. Büyük konum verileri güvenli şekilde yönetilmeli ve modeller, eğitim verilerinde boşluklar varsa (örneğin kırsal yollar hakkında az veri) yanlış sonuçlar verebilir.

Siber güvenlik de önemli bir konudur: bağlı trafik sistemleri siber saldırı hedefi olabilir, bu yüzden sağlam korumalar gereklidir.

Tüm bu zorluklara rağmen uzmanlar iyimser. Trafik yönetiminde YZ henüz emekleme aşamasında ve gelişmeye çok açık. Araştırmacılar, ani olaylara (örneğin bir spor müsabakası çıkışı) gerçek zamanlı uyum sağlayan modeller geliştirmek ve çözümleri kırsal alanlara yaymak gibi net ilerleme yolları görüyor.

Öncü bir fikir, büyük dil modellerini (ChatGPT gibi) tahminlere bağlam eklemek için kullanmak. Örneğin, yeni bir yöntem YZ’nin yol kapanışları veya etkinlikler hakkında yazılı bilgileri “anlamasını” ve tahminlerine dahil etmesini sağlıyor.

Yakın gelecekte, YZ sistemleri sosyal medya veya canlı haber akışlarından trafik raporlarını entegre ederek tahminleri daha da akıllı hale getirebilir.

>>> Nasıl olduğunu öğrenmek için tıklayın: Yapay Zeka, Bekleme Sürelerini Azaltmak İçin Otobüs Güzergâhlarını Optimize Ediyor 

Özetle, yapay zeka yoğun saat trafiğiyle başa çıkma şeklimizi dönüştürüyor. Geniş geçmiş trendler ve canlı yol koşullarından öğrenerek, YZ sistemleri geleceği görebiliyor ve sıkışıklığın nerede oluşacağını tahmin edebiliyor.

Bu, sürücülere ve şehirlere değerli bir avantaj sağlıyor: sinyalleri ayarlamak, araçları yeniden yönlendirmek veya programları değiştirmek için trafik sıkışıklığı oluşmadan önce müdahale edebiliyorlar.

Sürekli gelişmeler ve dikkatli uygulamalarla, YZ destekli trafik tahmini yolculuklarımızı daha kısa, daha temiz ve daha az stresli hale getirmeyi vaat ediyor.