مصنوعی ذہانت پیش گوئی کرتی ہے رش آور ٹریفک کی

ٹریفک بھیڑ کا بحران

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

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

اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے، ٹرانسپورٹیشن پلانرز مصنوعی ذہانت کی طرف رجوع کر رہے ہیں۔ جہاں اور کب جام ہوگا، اس کی پیش گوئی کر کے، AI نظام ٹریفک کے بہاؤ کو سست ہونے سے پہلے ہموار کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔

AI ٹریفک ڈیٹا کو کیسے پروسیس کرتا 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 گاڑیوں کی تعداد اور رفتار، اسمارٹ فونز اور گاڑیوں سے GPS کے ریکارڈ، اور موسمی حالات یا خاص تقریبات جیسے بیرونی عوامل۔

مثال کے طور پر، ٹریفک کیمروں اور GPS آلات سے لائیو ڈیٹا AI تاریخی نمونوں کے ساتھ تجزیہ کرتا ہے۔

اب کیا ہو رہا ہے اور عام طور پر اس وقت کیا ہوتا ہے، مستقبل قریب میں ٹریفک کیسی ہوگی؟

— بنیادی AI ٹریفک پیش گوئی کا منطق

یہ ماڈل کو "جاننے" دیتا ہے کہ ایک ہائی وے کا حصہ عام طور پر ہفتے کے دن صبح سست ہوتا ہے، یا شہر کے مرکز میں کوئی کنسرٹ مخصوص سڑکوں پر اضافی گاڑیاں بھیجے گا۔ عملی طور پر، گوگل میپس جیسے نظام حقیقی وقت کی ٹریفک معلومات کو سالوں کے رجحانات کے ساتھ ملا کر 10 سے 50 منٹ کے لیے حالات کی پیش گوئی کرتے ہیں۔

AI ٹریفک ماڈلز کے لیے اہم ڈیٹا ذرائع

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

ٹریفک پیش گوئی میں جدید AI تکنیکیں

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

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

مصنوعی ذہانت جدید نیورل نیٹ ورکس کے ذریعے شہری ٹریفک ڈیٹا کا تجزیہ کر رہی ہے

حقیقی دنیا کی درخواستیں

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

یہ "یاد رکھتا ہے" کہ ایک خاص فری وے عام طور پر صبح 6 سے 7 بجے سست ہوتا ہے، پھر اس تاریخ کو لائیو رفتاروں کے ساتھ ملا کر مستقبل کے حالات کی پیش گوئی کرتا ہے۔

ڈیپ مائنڈ (گوگل کا AI لیب) رپورٹ کرتا ہے کہ بہتر ML ماڈلز (GNNs کا استعمال کرتے ہوئے) نے تائچونگ اور سڈنی جیسے شہروں میں ETA کی درستگی کو 50% تک بڑھایا ہے۔ اس اپ گریڈ کے بعد، 97% سے زائد سفر کے ETA انتہائی درست تھے۔

تجارتی اور بلدیاتی نفاذ

یہ تمام حقیقی دنیا کے نفاذ بھیڑ کی پیشگی پیش گوئی کا مقصد رکھتے ہیں تاکہ منصوبہ ساز ٹریفک جام سے پہلے اقدامات کر سکیں۔

مصنوعی ذہانت سے چلنے والا ٹریفک مینجمنٹ ڈیش بورڈ کام کر رہا ہے

ڈرائیورز اور شہروں کے لیے فوائد

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

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

قابل پیمائش اثرات

مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ یہ ڈرائیورز کے ہفتہ وار گھنٹوں کی بچت کر سکتا ہے۔ AI رہنمائی ایندھن کے استعمال کو بھی کم کرتی ہے – سگنلز پر انتظار یا سست رفتاری میں کم گیس جلتی ہے۔

درحقیقت، گوگل کے ایک AI پروجیکٹ نے مصروف چوراہوں پر گاڑیوں کے رکنے کو 30% اور ایندھن کے اخراج کو 10% تک کم کیا ہے۔

شہری سطح پر، ہموار ٹریفک بہاؤ آلودگی کو کم کرتا ہے اور معیشتی فوائد دیتا ہے۔ کم وقت ٹریفک میں گزارنے سے پیداوار بڑھتی ہے، سفر کا دباؤ کم ہوتا ہے، اور ہوا صاف ہوتی ہے۔

مختصر یہ کہ، AI سے چلنے والی پیش گوئیاں لوگوں کو بہتر راستے کے فیصلے کرنے میں مدد دیتی ہیں اور شہروں کو زیادہ موثر سڑک کے نیٹ ورک ڈیزائن کرنے میں مدد دیتی ہیں۔

مصنوعی ذہانت سے بہتر بنایا گیا شہری ٹریفک بہاؤ کی تصویر

چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

AI ٹریفک پیش گوئی بنانا آسان نہیں۔ اتنا بڑا ڈیٹا حاصل کرنا اور پروسیس کرنا مہنگا ہو سکتا ہے – شہروں کو سینسرز، کیمرے اور کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر میں سرمایہ کاری کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔

روایتی ٹریفک نظام میں AI کو شامل کرنا پیچیدہ ہے، اور عملے کو نئے آلات استعمال کرنے کی تربیت دینی پڑتی ہے۔

اہم نفاذ کے چیلنجز

مستقبل کی جدتیں اور مواقع

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 واضح راستے دیکھتے ہیں – جیسے ایسے ماڈلز بنانا جو اچانک واقعات (جیسے کھیل ختم ہونے پر رش) کے مطابق فوری طور پر ڈھل جائیں اور دیہی علاقوں میں حل کو بڑھایا جائے۔

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

قریب مستقبل میں، AI نظام سوشل میڈیا یا لائیو نیوز فیڈز سے ٹریفک رپورٹس کو شامل کر کے پیش گوئیاں اور بھی ذہین بنا سکتے ہیں۔

مصنوعی ذہانت کی پیش گوئی کے چیلنجز اور مستقبل کا منظرنامہ

نتیجہ: آگے کا راستہ

خلاصہ یہ کہ، مصنوعی ذہانت رش آور ٹریفک سے نمٹنے کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ وسیع تاریخی رجحانات اور لائیو سڑک کی حالتوں سے سیکھ کر، AI نظام آگے دیکھ سکتے ہیں اور اندازہ لگا سکتے ہیں کہ کہاں بھیڑ ہوگی۔

یہ ڈرائیورز اور شہروں کو قیمتی پیشگی معلومات دیتا ہے: سگنلز کو ایڈجسٹ کرنا، گاڑیوں کو متبادل راستوں پر بھیجنا، یا شیڈولز کو تبدیل کرنا تاکہ جام بننے سے پہلے اقدامات کیے جا سکیں۔