(वेइजी ली, टेनेसी विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के सहायक प्राध्यापक)
टेनेसी (अमेरिका), तीन अगस्त (द कन्वरसेशन) रोबोटिक वाहन मानव चालित वाहनों के बीच भी शहरों में यातायात को सुगम बना सकते हैं और इनसे यातायात दक्षता, सुरक्षा और ऊर्जा खपत में सुधार होगा। मैंने और मेरे सहकर्मियों ने यह पाया है।
रोबोट वाहन अब कोई विज्ञान-कथा अवधारणा नहीं रह गए हैं : दुनिया भर के शहरों में 2016 से ही स्वायत्त रोबोटैक्सी का परीक्षण किया जा रहा है।
यातायात में रोबोट वाहनों की बढ़ती संख्या और मिश्रित यातायात से पूर्णतः स्वायत्त यातायात में परिवर्तन की लंबी अवधि को देखते हुए, मेरी टीम और मैं इस बात पर विचार कर रहे हैं कि क्या रोबोट वाहन और मानव-चालित वाहनों के साथ उनकी अंतर्क्रिया मौजूदा यातायात समस्याओं को कम कर सकती है।
मैं एक कंप्यूटर वैज्ञानिक हूं और परिवहन और स्मार्ट शहरों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अध्ययन करता हूं। मेरे सहकर्मियों और मैंने यह परिकल्पना की है कि जैसे-जैसे यातायात में रोबोट वाहनों की संख्या बढ़ती है, हम जटिल मिश्रित यातायात प्रणाली को नियंत्रित करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करने वास्ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर सकते हैं।
ये एल्गोरिदम न केवल सभी वाहनों को एक स्थान से दूसरे स्थान तक सुचारू रूप से यात्रा करने में सक्षम बनाएंगे, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात रोबोट वाहनों को मानव चालित वाहनों को प्रभावित करने की अनुमति देकर समग्र यातायात को अनुकूलित करना है।
अपनी परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए, हमने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जिसे सुदृढीकरण सीखने के रूप में जाना जाता है, जिसमें एक बुद्धिमान एजेंट अपने परिवेश से जानकारी जुटा कर अधिकतम चीजें सीखता है।
हमने पाया कि रोबोट वाहन यातायात का सिर्फ पांच प्रतिशत होने पर यातायात जाम खत्म हो जाता है। आश्चर्यजनक रूप से, हमारा दृष्टिकोण यह भी दर्शाता है कि जब रोबोट वाहन यातायात का 60 प्रतिशत हिस्सा है, तो यातायात दक्षता ट्रैफिक सिग्नल द्वारा नियंत्रित ट्रैफिक से बेहतर होती है।
यह क्यों मायने रखता है:
दुनिया भर के हर बड़े शहर में यातायात की स्थिति खराब होती जा रही है, जिससे आर्थिक और पर्यावरणीय लागत में भारी वृद्धि हो रही है। यह वर्तमान में, समाज के समक्ष सबसे चुनौतीपूर्ण समस्याओं में से एक है। ट्रैफिक सिग्नल जैसे मौजूदा यातायात नियंत्रण के तरीके देरी और वाहनों की भीड़भाड़ को कम करने में सीमित प्रभाव रखते हैं।
एआई-संचालित रोबोट वाहन एक संभावित समाधान प्रदान करते हैं, लेकिन मौजूदा अध्ययन अक्सर सभी रोबोट वाहनों की सार्वभौमिक कनेक्टिविटी और केंद्रीकृत नियंत्रण की कल्पना करते हैं, एक ऐसा परिदृश्य जो निकट भविष्य में साकार होने की संभावना नहीं है।
अन्य शोध क्या किए जा रहे हैं:
हाल के अध्ययनों ने रिंग रोड, राजमार्ग, दो-तरफा चौराहों और गोल चक्कर जैसे परिदृश्यों में मिश्रित यातायात नियंत्रण की क्षमता को प्रदर्शित किया है।
हमारा शोध चौराहों पर रोबोट वाहनों के माध्यम से मिश्रित यातायात को नियंत्रित करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है। इन चौराहों पर यातायात को नियंत्रित करने में सक्षम होना शहर भर में यातायात नियंत्रण की दिशा में एक आवश्यक कदम है।
आगे क्या है:
हम रोबोट वाहनों के लिए अतिरिक्त ड्राइविंग व्यवहारों को शामिल करने के लिए अपने ढांचे का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं, जैसे कि बार-बार लेन बदलना। हम विभिन्न प्रकार के चौराहों पर अपने दृष्टिकोण का परीक्षण करने की भी योजना बना रहे हैं, और हम वास्तविक दुनिया के वाहन-से-वाहन संचार के तहत अपने दृष्टिकोण का परीक्षण करना चाहते हैं।
आखिरकार, हमारा लक्ष्य शहरों में प्रभावी और कुशल मिश्रित यातायात नियंत्रण हासिल करना है।
(द कन्वरसेशन) सुभाष पवनेश
पवनेश
