استفاده از هوش مصنوعی در حوزه کنترل ترافیک

هوش مصنوعی و پیشرفت آن سبب ایجاد نوآوری‌های زیادی در حوزه‌های متنوع، از حیطه فناوری گرفته تا صنایع و کسب‌وکارهای مختلف، شده است. یکی از این حوزه‌ها که متخصصان آن برای پیشبرد اهدافشان در پی استفاده از هوش مصنوعی هستند، کنترل ترافیک است که معضلی جهانی در نظر گرفته می‌شود. در پی گسترش شهرنشینی و رشد روزافزون جمعیت انسان‌ها و خودروها، کنترل وضعیت ترافیک دشوار شده است. سرعت افزایش ظرفیت اتوبان‌ها از تعداد وسایل‌نقلیه کم‌تر است. برای همین، بسیاری از متخصصان به فکر استفاده از هوش مصنوعی برای حل این مشکل افتاده‌اند. در ادامه با ما همراه باشید تا بررسی کنیم چطور هوش مصنوعی می‌تواند در حوزه کنترل ترافیک کمک‌کننده باشد.

جاده‌های آینده

از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در کنترل ترافیک، استفاده از آن برای کنترل تردد خودرو‌ها است. سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند intelligent traffic management system یا ITMS، مدتی است جای خود را در استراتژی‌های کنترل ترافیک شهری و جاده‌ای باز کرده‌ است. سیستم ITMS با جمع‌آوری اطلاعات مربوط به حجم ترافیک، تعداد خودروها، الگوی ترافیک و ذخیره‌سازی داده‌ها در فضای ابری، اطلاعات را بررسی و تحلیل می‌کند و به پلیس راهنمایی و رانندگی برای کنترل زمان چراغ‌های راهنمایی کمک می‌کند.

در سیستم ITMS از دوربین‌های مداربسته با کیفیت تصویر بسیار بالا استفاده می‌شود تا تصویرها و داده‌ها به شکل دقیق و بدون خطا ثبت شوند. همچنین این دوربین‌ها، شماره پلاک راننده‌های قانون‌شکن را ثبت می‌کنند و برای این رانندگان قبض جریمه صادر می‌شود و به آدرس پستی آن‌ها ارسال می‌شود. تمام این فرآیند به صورت خودکار انجام می‌شود و به صرفه‌جویی در وقت و هزینه پلیس‌ها کمک می‌کند تا آن‌ها بتوانند به امور مهم‌تری بپردازند.

آینده هوش مصنوعی در کنترل ترافیک

هدف اصلی استفاده از سیستم‌های مدیریت ترافیک هوشمند، به حداقل رساندن دخالت انسان در کنترل ترافیک است. با کم شدن دخالت انسان، امکان بروز خطا هم تا حد زیادی کاهش پیدا می‌کند. با استفاده از هوش مصنوعی، دیگر حضور ماموران راهنمایی و رانندگی در خیابان‌ها الزامی نیست.

به کمک هوش مصنوعی می‌توان به رانندگان در انتخاب مسیر کم‌ترافیک کمک زیادی کرد. با متصل کردن نمایشگرهای ترافیک سطح شهر به سیستم مدیریت ترافیک هوشمند، می‌توان این اطلاعات را به صورت زنده به شهروندان نشان داد تا مسیر کم‌ترافیک‌تر را انتخاب کنند. این سیستم‌ها با استفاده از دوربین‌های باکیفیت، سرویس نقشه، سنسورهای مختلف و برقراری ارتباط بین آن‌ها، در هر لحظه حجم زیادی از داده را تحلیل کرده و به پلیس در تصمیم‌گیری کمک می‌کنند.

خودروهای هوشمند

با کمک پیشرفت فناوری و البته هوش مصنوعی، رویای ساختن خودروهای خودران به حقیقت پیوسته است. این خودروها سیستم کنترل مرکزی مبتنی بر هوش مصنوعی دارند که با استفاده از دوربین‌های بیرون و داخل خودرو و سنسورهای قوی، اطلاعات داخل و اطراف خودرو را در فضای ابری ذخیره می‌کند. با تحلیل لحظه‌ای این داده‌ها، خودرو می‌تواند با توجه به حجم ترافیک، سرعت را کم یا زیاد کند و با دریافت داده‌های ترافیکی، بهترین مسیر را انتخاب کند. این کار علاوه بر کمک به راننده، از بروز تصادفات که عامل مهمی در ایجاد راه‌بندان‌های سنگین است، جلوگیری می‌کند. تبادل اطلاعات بین خودرو و سیستم‌های مدیریت ترافیک، باعث ایجاد هماهنگی در سطح شهر می‌شود و حجم ترافیک را تا حد زیادی کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی در حمل‌ونقل عمومی

استفاده از وسایل حمل‌ونقل عمومی باعث کاهش ترافیک می‌شود. سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی همه روزه هزاران نفر را در مسیرهای مختلف جابه‌جا می‌کنند. با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم حمل‌ونقل عمومی، می‌توان ساعت حرکت و فاصله زمانی بین حرکت قطارهای مترو و اتوبوس‌ را به صورت هوشمند تنظیم کرد. سیستم حمل‌ونقل عمومی می‌تواند به وسیله تبادل اطلاعات با سیستم مدیریت ترافیک هوشمند، برنامه وسایل حمل‌ونقل عمومی را به شکلی تنظیم کند که در مسیرهای شلوغ و ساعات پرترافیک، سرویس‌های بیشتری در دسترس باشد. همچنین سیستم مدیریت ترافیک هوشمند می‌تواند با استفاده از داده‌های قبلی، روزهایی را که احتمال افزایش ترافیک در مسیرها یا شهرهای خاص وجود دارد (برای مثال روزهای تعطیل) پیش‌بینی کند و حمل‌ونقل عمومی را برای این افزایش ترافیک آماده کند.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در کنترل ترافیک

اما این سوال پیش می‌آید که اگر این سیستم‌ها اینقدر مفید هستند، چرا در همه جا از آن‌‌ها استفاده نمی‌شود. در جواب این سوال باید بگوییم که در مسیر استفاده از هوش مصنوعی برای کنترل ترافیک، چالش‌های متعددی وجود دارد. یکی از این چالش‌ها، هزینه زیادی است که بسیاری از شهرها توان پرداخت آن را ندارند؛ چون نیاز به سخت‌افزارهای جدید، نصب آن‌ها و تغییر کل شبکه ترافیک برای سازگاری با آن‌ها‌ است که بودجه زیادی نیاز دارد. چالش اساسی دیگری که با آن درگیر هستیم، روند یادگیری هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی برای یادگیری و تطبیق داده‌ها به کمی زمان نیاز دارد که ممکن است در ابتدای استفاده از آن باعث بروز اشتباهات مختلفی شود. این موضوع باعث شده است که برخی از مدیران شهری در مورد استفاده از این سیستم تردید داشته باشند.
راستی! ما در وبلاگ پادیوم، ده‌ها مقاله مثل این داریم!