حل ترافیک با هوش مصنوعی چگونه امکان پذیر است؟

به گزارش تدبیرشرق، محمدرضا ابراهیمی در یادداشتی نوشت: دکتر حق شناس استاندار گیلان در نشستی گره مشکلات ترافیک را با هوش مصنوعی باز شدنی دانست، ایشان با مطالعه بروز از مهم ترین تحول بشر مطلع است و در مسیر ایجاد گفتمان برای آینده که از چیزی که به آن فکر می‌کنیم نزدیک تر است ذهن ها را آماده می کند. از این باب خواستم به سهم خودم به این سوال پاسخ دهم که چگونه استفاده از هوش مصنوعی از همین فردا بدون تجهیزات پیشرفته می تواند ما را در کنترل و مدیریت ترافیک کمک کند. البته که این مدل ساده ترین مدل برای این امر است ، در این مقاله، به بررسی نقش داده‌های حاصل از اپلیکیشن‌ها، پیش‌بینی وضعیت هوا و میزان تصادفات در مدیریت ترافیک و ارائه راهکارهای مبتنی بر داده پردازی پرداخته خواهد شد نه بیشتر؛ 

با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مختلف، می‌توان به اطلاعات ارزشمندی در مورد الگوهای ترافیکی، نقاط پرترافیک، علل ایجاد ترافیک و تأثیر عوامل مختلف بر ترافیک دست یافت. این اطلاعات به نوبه خود، امکان برنامه‌ریزی بهتر و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر در حوزه مدیریت ترافیک را فراهم می‌آورند.

نقش اپلیکیشن‌ها در تولید داده

اپلیکیشن‌های مسیریابی، حمل‌ونقل عمومی و تاکسی‌های اینترنتی، حجم عظیمی از داده را تولید می‌کنند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی در مورد موقعیت مکانی کاربران، مسیرهای پیموده شده، سرعت حرکت، زمان سفر و… است. با تحلیل این داده‌ها، می‌توان به اطلاعات ارزشمندی در مورد الگوهای ترافیکی، نقاط پرترافیک و تأثیر رویدادهای مختلف بر ترافیک دست یافت.

اهمیت پیش‌بینی وضعیت هوا در مدیریت ترافیک

وضعیت هوا تأثیر قابل توجهی بر شرایط 

ترافیکی دارد. بارندگی، برف، مه و سایر شرایط جوی می‌توانند باعث کاهش دید، لغزندگی جاده‌ها و افزایش تصادفات شوند. با استفاده از داده‌های هواشناسی و مدل‌های پیش‌بینی، می‌توان به پیش‌بینی شرایط ترافیکی در شرایط مختلف جوی پرداخت و اقدامات لازم را برای کاهش ترافیک و افزایش ایمنی انجام داد.

نقش داده‌های تصادفات در مدیریت ترافیک

داده‌های مربوط به تصادفات نیز اطلاعات ارزشمندی در مورد نقاط حادثه‌خیز، علل تصادفات و عوامل مؤثر بر وقوع تصادفات در اختیار قرار می‌دهند. با تحلیل این داده‌ها، می‌توان به شناسایی نقاط ضعف در شبکه معابر و اتخاذ تدابیر مناسب برای کاهش تصادفات پرداخت.

داده پردازی و تحلیل داده‌ها

برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌های تولید شده توسط اپلیکیشن‌ها، اطلاعات هواشناسی و داده‌های تصادفات، نیاز به استفاده از روش‌های پیشرفته داده پردازی است. این روش‌ها شامل جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی داده‌ها، یکپارچه‌سازی داده‌ها، تحلیل آماری و مدل‌سازی است. با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، می‌توان الگوهای پیچیده در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام داد. به این صورت که اطلاعات در دسترس از وضعیت ترافیک و هوا و تصادفات و علل آن را برای بررسی احتمالات و ارزیابی ترافیک توسط یک مدل هوش مصنوعی داده پردازی کرد و هر لحظه آن را بروز تر و پیشرفته تر دانست.

کاربردهای عملی داده در مدیریت ترافیک

  پیش‌بینی ترافیک، مدیریت هوشمندانه، چراغ‌های راهنمایی ، شناسایی نقاط حادثه‌خیز و اتخاذ تدابیر ایمنی، مدیریت  پارکینگ از جمله موارد دم دستی است که برای مدیریت ترافیک از همین حالا می توان شروع کرد و تصمیمات بهتری نیز برای فردا گرفت. تکنولوژی هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و کمتر کسی قدرت واقعی آن را فراتر از پاسخ به سوالات آشپزی و ساخت تصاویر انیمیشنی و نوشتن مقالات و … است می داند، باید این شانس بزرگی برای گیلان و ایران باشد که استانداری دارد که به این موضوع نه تنها اشراف دارد که مصمم به ایجاد گفتمانی است که بسیار از ما دور اما نزدیک نزدیک است.