ترافیک شهری یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت شهرهای پرجمعیت به شمار می‌رود. افزایش روزافزون تعداد وسایل نقلیه و پیچیدگی شبکه‌های جاده‌ای باعث شده است که مدیریت ترافیک به یکی از اولویت‌های کلیدی در شهرهای مدرن تبدیل شود.
به گزارش تجارت نیوز، سیستم‌های سنتی مدیریت ترافیک اغلب به داده‌های تاریخی یا ورودی‌های بلادرنگ محدود متکی هستند، که این امر مانع از واکنش سریع و دقیق آن‌ها به تغییرات ناگهانی یا غیرقابل پیش‌بینی در جریان ترافیک می‌شود.
با پیشرفت‌های صورت گرفته در فناوری‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های ارتباطات خودرویی، اکنون فرصت‌های جدیدی برای بهبود این مدیریت فراهم شده است. محققان چینی از مؤسسه مهندسی چونگ‌کینگ، راهکاری نوین ارائه داده‌اند که ترکیبی از هوش مصنوعی پیشرفته و فناوری ارتباط وسیله نقلیه با همه چیز (V2X) است.
این رویکرد می‌تواند چالش‌های دیرینه ترافیکی را حل کرده و جریان وسایل نقلیه را در مناطق شهری روان‌تر کند.
فناوری ارتباط وسیله نقلیه با همه چیز (V2X)
یکی از محورهای کلیدی این پژوهش، استفاده از فناوری V2X است. این فناوری به وسایل نقلیه و زیرساخت‌های جاده‌ای اجازه می‌دهد که اطلاعاتی درباره شرایط لحظه‌ای جاده و وضعیت ترافیک را با یکدیگر به اشتراک بگذارند.
تبادل داده‌های بلادرنگ: وسایل نقلیه می‌توانند اطلاعاتی همچون سرعت، موقعیت مکانی و شرایط ترافیکی را با چراغ‌های راهنمایی و دیگر زیرساخت‌های هوشمند به اشتراک بگذارند.
بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی: این اطلاعات به سیستم‌های مدیریت ترافیک اجازه می‌دهد تا زمان‌بندی چراغ‌ها، محدودیت‌های سرعت و تنظیمات خطوط را به‌صورت پویا و در لحظه بهینه کنند.
کاهش ترافیک شهری: این فناوری از تجمع خودروها در تقاطع‌ها جلوگیری کرده و باعث تسهیل در جریان ترافیک می‌شود.
مدل پیشرفته هوش مصنوعی برای مدیریت ترافیک
در این پژوهش، از یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته به نام حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت (LSTM) استفاده شده است. این مدل به‌طور خاص برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی رفتارهای پیچیده طراحی شده است.
یکی از نوآوری‌های کلیدی این سیستم، استفاده از مکانیزم «پنجره زمانی فعال» است که به مدل اجازه می‌دهد از ترکیبی از داده‌های لحظه‌ای و داده‌های تاریخی بهره ببرد.
یادگیری مداوم: مدل می‌تواند الگوهای گذشته را شناسایی کرده و از داده‌های جدید برای تطبیق سریع‌تر با شرایط جاری استفاده کند.
کاهش زمان پردازش: این رویکرد بار محاسباتی سیستم را کاهش داده و پیش‌بینی‌ها را با سرعت بیشتری ارائه می‌دهد.
پاسخ به تغییرات غیرمنتظره
با این مدل، سیستم می‌تواند به تغییرات ناگهانی در جریان ترافیک مانند تصادفات، بسته شدن جاده‌ها یا افزایش ناگهانی خودروها در ساعات اوج پاسخ دهد. این ویژگی به‌ویژه در شبکه‌های پیچیده شهری و تقاطع‌های متصل بسیار کاربردی است.
نتایج شبیه‌سازی و عملکرد سیستم
محققان با انجام شبیه‌سازی‌های متعدد، کارایی این سیستم را بررسی کرده‌اند. نتایج نشان می‌دهد که این رویکرد می‌تواند بهبودهای چشمگیری در مدیریت ترافیک ایجاد کند:
کاهش تأخیر خودروها: میانگین تأخیر خودروها تا کمتر از یک‌سوم کاهش یافته است.
افزایش بهره‌وری جاده‌ها: بهره‌وری جاده‌ها به میزان تقریبی 15 درصد افزایش یافته است.
کاهش زمان سفر: کاهش تأخیرها باعث شده زمان سفر خودروها کوتاه‌تر شود.
مزایای محیط‌زیستی: کاهش تراکم ترافیک به بهبود مصرف سوخت و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای کمک می‌کند.
این بهبودها نه‌تنها باعث صرفه‌جویی در وقت و هزینه رانندگان می‌شود، بلکه اثرات مثبتی بر محیط زیست و کیفیت زندگی در شهرهای پرجمعیت دارد.
مقایسه با سیستم‌های سنتی مدیریت ترافیک
سیستم‌های مرسوم مدیریت ترافیک معمولاً تنها بر داده‌های تاریخی یا داده‌های محدود بلادرنگ متکی هستند. این سیستم‌ها برای سناریوهای ساده و تغییرات کم ترافیکی مفیدند اما در شرایط پیچیده و تغییرات ناگهانی، توانایی واکنش سریع را ندارند.
سیستم پیشنهادی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و فناوری V2X، محدودیت‌های سیستم‌های سنتی را برطرف می‌کند. تنظیمات دقیق‌تر و پاسخ سریع‌تر به تغییرات، از جمله مزایای این رویکرد است که آن را برای شهرهای بزرگ و شبکه‌های پیچیده ترافیکی مناسب می‌کند.
به گزارش techxplore، راهکار پیشنهادی محققان چینی یک تحول اساسی در مدیریت ترافیک شهری است. استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و ارتباطات خودرویی، بهینه‌سازی جریان ترافیک، کاهش تأخیر و افزایش بهره‌وری جاده‌ها را ممکن می‌سازد. این فناوری نه‌تنها باعث صرفه‌جویی در وقت و هزینه می‌شود، بلکه به کاهش آلودگی محیط‌زیستی و بهبود کیفیت زندگی در شهرها کمک می‌کند.
اجرای این سیستم در مقیاس بزرگ می‌تواند به یکی از اجزای کلیدی شهرهای هوشمند آینده تبدیل شود و پاسخی مؤثر برای چالش‌های روزافزون ترافیک شهری ارائه دهد. با گسترش تحقیقات و پیشرفت فناوری، چشم‌انداز روشنی برای بهبود مدیریت ترافیک و کاهش اثرات منفی آن در پیش رو داریم.
