کیا آپ جاننا چاہتے ہیں کہ "مصنوعی ذہانت رش آور ٹریفک کی پیش گوئی کیسے کرتی ہے"؟ آئیے اس مضمون میں INVIAI کے ساتھ گہرائی میں جائیں اور جواب تلاش کریں!

مصروف شہروں میں، رش آور کے دوران ہائی ویز اور سڑکیں اکثر پارکنگ لاٹس بن جاتی ہیں – ایک پریشان کن اور مہنگا مسئلہ۔ مطالعات کے مطابق ٹریفک جام کی وجہ سے کئی معیشتوں کو تقریباً 2٪ جی ڈی پی کا نقصان ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، امریکہ میں اوسط ڈرائیور سالانہ تقریباً 43 گھنٹے ٹریفک میں پھنس کر ضائع کر دیتا ہے۔

یہ ضائع شدہ وقت اربوں ڈالر کی پیداوار میں کمی، اضافی ایندھن کے استعمال، اور آلودگی اور لوگوں کی صحت پر مزید دباؤ کا باعث بنتا ہے۔

اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے، ٹرانسپورٹیشن پلانرز مصنوعی ذہانت کی طرف رجوع کر رہے ہیں۔ جہاں اور جب ٹریفک جام ہوگا، اس کی پیش گوئی کر کے، AI سسٹمز کا مقصد ٹریفک کے بہاؤ کو سست ہونے سے پہلے ہموار کرنا ہے۔

جدید AI ٹریفک پیش گوئیاں بڑے ڈیٹا پر انحصار کرتی ہیں۔ یہ سڑکوں کے بارے میں وسیع معلومات جمع کرتے ہیں: سینسرز اور کیمروں سے رفتار اور گاڑیوں کی گنتی، اسمارٹ فونز اور گاڑیوں سے GPS کے ریکارڈ، اور موسمی حالات یا خاص تقریبات جیسے بیرونی عوامل۔

مثال کے طور پر، ٹریفک کیمرے اور GPS ڈیوائسز لائیو ڈیٹا فراہم کرتے ہیں جسے AI تاریخی نمونوں کے ساتھ تجزیہ کرتا ہے جو انہی سڑکوں کے بارے میں موجود ہوتے ہیں۔

اس سے ماڈل کو معلوم ہوتا ہے کہ ایک ہائی وے کا مخصوص حصہ عام طور پر ہفتے کے دن صبح کے وقت سست ہو جاتا ہے، یا شہر کے مرکز میں ہونے والا ایک کنسرٹ مخصوص سڑکوں پر اضافی گاڑیاں بھیجتا ہے۔ عملی طور پر، گوگل میپس جیسے سسٹمز حقیقی وقت کی ٹریفک معلومات کو سالوں کے ماضی کے رجحانات کے ساتھ ملا کر 10 سے 50 منٹ کے اندر کی صورتحال کی پیش گوئی کرتے ہیں۔

درحقیقت، AI سوال کرتا ہے: “اب جو کچھ ہو رہا ہے اور جو عام طور پر اس وقت ہوتا ہے، مستقبل قریب میں ٹریفک کیسی ہوگی؟”

AI ٹریفک ماڈلز کے لیے اہم ڈیٹا ذرائع میں شامل ہیں:

• تاریخی ٹریفک ڈیٹا: ہر سڑک پر دن/ہفتے کے وقت کے حساب سے رفتار اور گاڑیوں کی تعداد۔
• لائیو فیڈز: روڈ سینسرز، ٹریفک کیمروں، اور GPS سے حقیقی وقت میں گاڑیوں کی گنتی اور رفتار۔
• بیرونی معلومات: موسمی رپورٹس، حادثات یا تعمیراتی اطلاعات، اور خاص تقریبات کے شیڈول۔
• مشین لرننگ الگورتھمز: ایسے ماڈلز (جیسے نیورل نیٹ ورکس) جو ان تمام معلومات سے پیچیدہ پیٹرنز سیکھتے ہیں۔

AI ماڈلز ان ان پٹس کو جدید تکنیکوں کے ساتھ پروسیس کرتے ہیں۔ روایتی شماریاتی طریقے شہری ٹریفک کی بڑی مقدار اور تغیرات سے نمٹنے میں ناکام رہتے ہیں، اس لیے محققین اب ڈیپ لرننگ استعمال کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) یا کنولوشنل نیٹس وقت کے ساتھ ٹریفک میں تبدیلیوں کو سمجھ سکتے ہیں، اور گراف نیورل نیٹ ورکس (GNNs) خاص طور پر سڑک کے نیٹ ورک کی ساخت کو استعمال کرتے ہیں۔

گوگل کے سسٹم میں، قریبی سڑک کے حصوں کو "سپر سیگمنٹس" میں گروپ کیا جاتا ہے اور GNN کو ٹریفک ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے تاکہ ہر حصے کے سفر کے اوقات کی پیش گوئی کی جا سکے۔ پیش گوئی شدہ سفر کے اوقات (ETA) پھر ممکنہ راستوں کی درجہ بندی کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ نیچے دیا گیا خاکہ اس عمل کی وضاحت کرتا ہے:

گوگل کا ٹریفک پیش گوئی کا عمل: نامعلوم راستے اور رفتار کے ڈیٹا کو سپر سیگمنٹس میں گروپ کیا جاتا ہے، گراف نیورل نیٹ ورک کے ذریعے سفر کے اوقات کی پیش گوئی کی جاتی ہے، پھر ETA کے مطابق راستوں کی درجہ بندی کی جاتی ہے۔

حقیقی دنیا میں اطلاقات

مصنوعی ذہانت پر مبنی ٹریفک پیش گوئی پہلے ہی دنیا بھر کی ٹیکنالوجی کمپنیوں اور شہروں میں استعمال ہو رہی ہے۔ مثال کے طور پر، گوگل میپس لائیو صارف ڈیٹا اور AI ماڈلز کو یکجا کر کے ٹریفک جام کی پیش گوئی کرتا ہے۔

یہ "یاد رکھتا ہے" کہ ایک مخصوص فری وے عام طور پر صبح 6 سے 7 بجے کے درمیان سست ہو جاتا ہے، پھر اس تاریخ کو لائیو رفتار کے ساتھ ملا کر مستقبل کی صورتحال کی پیش گوئی کرتا ہے۔

گوگل کے AI لیب، ڈیپ مائنڈ، کے مطابق بہتر مشین لرننگ ماڈلز (GNNs استعمال کرتے ہوئے) نے تائی چونگ اور سڈنی جیسے شہروں میں ETA کی درستگی کو 50٪ تک بڑھا دیا ہے۔ اس اپ گریڈ کے بعد، 97٪ سے زائد سفر کے ETA انتہائی درست تھے۔

یعنی اگر AI آپ کے راستے کا وقت 30 منٹ بتاتا ہے، تو یہ تقریباً ہمیشہ درست ہوتا ہے۔

دیگر تجارتی پلیٹ فارمز بھی اسی طرح کے خیالات استعمال کرتے ہیں۔ ٹریفک اینالٹکس فرم INRIX کہتی ہے کہ اس کا AI "تمام سڑکوں پر حقیقی وقت کی ٹریفک رفتار کی پیش گوئی کر سکتا ہے" دہائیوں کے ڈیٹا کو پروسیس کر کے۔

Inrix AI اور کلاؤڈ کمپیوٹنگ کی ترقیوں کا فائدہ اٹھا کر ان چھوٹی سڑکوں کو بھی کور کرتا ہے جنہیں روایتی سینسرز نظر انداز کر دیتے ہیں۔

ویسے ہی نیویگیشن ایپس جیسے ویز (گوگل کی) اور ایپل میپس بھی کراؤڈ سورسڈ GPS اور AI استعمال کرتے ہیں تاکہ ڈرائیورز کو آنے والے سست روی کے بارے میں آگاہ کریں، اور کبھی کبھار جام بننے سے پہلے متبادل راستے تجویز کریں۔

شہری اور ٹرانسپورٹ ایجنسیاں بھی AI کو نافذ کر رہی ہیں۔ مثال کے طور پر، بیلیو، واشنگٹن میں 40 چوراہوں پر کیمرے لائیو ویڈیو AI کو فراہم کرتے ہیں جو حقیقی وقت میں ٹریفک جام کے مقامات کی نشاندہی کرتا ہے۔

ڈنمارک میں، شہری نظام AI استعمال کرتے ہیں تاکہ ٹریفک کی مقدار کو پروسیس کر کے سگنل کے اوقات (گرین لائٹس) کو موجودہ بہاؤ کے مطابق خودکار طور پر ایڈجسٹ کیا جا سکے۔

یہاں تک کہ روایتی ٹریفک لائٹس بھی زیادہ ہوشیار ہو رہی ہیں: پٹسبرگ اور لاس اینجلس میں اب AI سے چلنے والے سگنلز ہیں جو فوری طور پر ایڈجسٹ ہوتے ہیں، جس سے گاڑیوں کا انتظار کم ہوتا ہے اور ٹریفک روانی بہتر ہوتی ہے۔ دنیا بھر میں تحقیقاتی منصوبے بھی جاری ہیں۔

یورپ اور جاپان کے تعاون سے ایک جدید نظام TRALICO آزمایا جا رہا ہے جو استنبول میں ٹریفک جام کی پیش گوئی اور لائٹس کے کنٹرول دونوں کرتا ہے۔

یہ تمام حقیقی دنیا کے اطلاقات اس بات کا مقصد رکھتے ہیں کہ ٹریفک جام کی پیشگی پیش گوئی کی جائے تاکہ منصوبہ ساز ٹریفک کے رکاوٹیں پیدا ہونے سے پہلے اقدامات کر سکیں۔

ڈرائیورز اور شہروں کے لیے فوائد

صحیح ٹریفک پیش گوئی کے فوائد بہت زیادہ ہیں۔ انفرادی مسافروں کے لیے، AI کا مطلب ہے زیادہ قابل اعتماد سفر کے اوقات اور ٹریفک میں کم وقت ضائع ہونا۔

ایپس آپ کو روانہ ہونے سے پہلے خبردار کر سکتی ہیں اگر کوئی سڑک جلد ہی جام ہو جائے گی، یا آپ کو سست روی سے بچنے کے لیے متبادل راستہ دکھا سکتی ہیں۔

مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ یہ ڈرائیورز کے ہفتہ وار کئی گھنٹے بچا سکتا ہے۔ AI کی رہنمائی ایندھن کے استعمال کو بھی کم کرتی ہے – لائٹس پر انتظار یا سست رفتاری میں کم وقت گزارنے سے ایندھن کی بچت ہوتی ہے۔

درحقیقت، گوگل کے ایک AI منصوبے نے مصروف چوراہوں پر گاڑیوں کے رکنے کی تعداد 30٪ اور ایندھن کے اخراجات 10٪ تک کم کیے ہیں۔

شہری سطح پر، ہموار ٹریفک بہاؤ کا مطلب ہے کم آلودگی اور معاشی فوائد۔ کم وقت ٹریفک میں گزارنے سے پیداواریت بڑھتی ہے، سفر کا دباؤ کم ہوتا ہے، اور ہوا صاف رہتی ہے۔

مختصراً، AI پر مبنی پیش گوئیاں لوگوں کو بہتر راستے کے انتخاب میں مدد دیتی ہیں اور شہروں کو زیادہ موثر سڑکوں کے نیٹ ورک ڈیزائن کرنے میں مدد فراہم کرتی ہیں۔

چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

AI ٹریفک پیش گوئی بنانے میں کئی مشکلات ہیں۔ اتنا بڑا ڈیٹا حاصل کرنا اور اس کا تجزیہ مہنگا ہو سکتا ہے – شہروں کو سینسرز، کیمرے اور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری کرنی پڑ سکتی ہے۔

AI کو پرانے ٹریفک نظاموں میں ضم کرنا پیچیدہ ہے، اور عملے کو نئے آلات استعمال کرنے کی تربیت دینی ہوتی ہے۔

ڈیٹا کی پرائیویسی اور تعصب کے بارے میں بھی خدشات ہیں۔ وسیع لوکیشن ڈیٹا کو محفوظ طریقے سے سنبھالنا ضروری ہے، اور اگر تربیتی ڈیٹا میں خامیاں ہوں (مثلاً دیہی سڑکوں کا کم ڈیٹا) تو ماڈلز غلط ہو سکتے ہیں۔

سائبر سیکیورٹی بھی ایک مسئلہ ہے: منسلک ٹریفک نظام ہیکنگ کے نشانے بن سکتے ہیں، اس لیے مضبوط حفاظتی اقدامات ضروری ہیں۔

ان چیلنجز کے باوجود، ماہرین پرامید ہیں۔ ٹریفک مینجمنٹ میں AI ابھی ابتدائی مراحل میں ہے اور اس میں بہت ترقی کی گنجائش ہے۔ محققین ایسے راستے دیکھ رہے ہیں جن میں ماڈلز اچانک واقعات (جیسے کھیل ختم ہونے پر رش) کے مطابق فوری طور پر خود کو ڈھال سکیں اور دیہی علاقوں میں بھی حل کو بڑھایا جا سکے۔

ایک جدید خیال یہ ہے کہ بڑے زبان کے ماڈلز (جیسے ChatGPT کے پیچھے والے) کو پیش گوئیوں میں سیاق و سباق شامل کرنے کے لیے استعمال کیا جائے۔ مثال کے طور پر، ایک نیا طریقہ AI کو سڑک بندشوں یا تقریبات کے بارے میں تحریری معلومات "سمجھنے" دیتا ہے اور اسے اپنی پیش گوئی میں شامل کرتا ہے۔

قریب مستقبل میں، AI سسٹمز ممکنہ طور پر سوشل میڈیا یا لائیو نیوز فیڈز سے ٹریفک رپورٹس کو بھی شامل کریں گے، جس سے پیش گوئیاں اور زیادہ ذہین ہو جائیں گی۔

>>> جاننے کے لیے کلک کریں: مصنوعی ذہانت بس کے راستوں کو بہتر بنا کر انتظار کے اوقات کم کرتی ہے 

خلاصہ یہ کہ، مصنوعی ذہانت رش آور ٹریفک سے نمٹنے کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ وسیع تاریخی رجحانات اور لائیو روڈ کنڈیشنز سے سیکھ کر، AI سسٹمز آگے دیکھ کر اندازہ لگا سکتے ہیں کہ کہاں ٹریفک جام ہوگا۔

یہ ڈرائیورز اور شہروں کو قیمتی پیشگی معلومات فراہم کرتا ہے: سگنلز کو ایڈجسٹ کرنا، گاڑیوں کو متبادل راستوں پر بھیجنا، یا شیڈولز کو بدلنا تاکہ رکاوٹیں پیدا ہونے سے پہلے ہی ان کا حل نکالا جا سکے۔

مسلسل ترقی اور محتاط نفاذ کے ساتھ، AI پر مبنی ٹریفک پیش گوئی ہمارے سفر کو مختصر، صاف اور کم پریشان کن بنانے کا وعدہ رکھتی ہے۔