کاربرد هوش مصنوعی در کنترل ترافیک
هوش مصنوعی یکی از عبارتهایی است که این روزها در مورد آن زیاد میشنویم. پیشرفت هوش مصنوعی باعث ایجاد نوآوریهای بسیاری نه تنها در عرصه تکنولوژی، بلکه در زمینهها و صنایع مختلف شده است. هوش مصنوعی به ما کمک کرده است تا بسیاری از مشکلات پیچیده را راحتتر حل کرده و زندگی را برای خودمان و دیگران آسانتر کنیم. یکی از زمینههایی که متخصصان آن تصمیم گرفتهاند از هوش مصنوعی برای حل مشکلات خودشان استفاده کنند، کنترل ترافیک است. گسترش شهرنشینی و افزایش جمعیت شهرها باعث مشکلتر شدن کنترل وضعیت ترافیک و عبور و مرور شده است. اگر در شهرهای بزرگ تردد کرده باشید، به احتمال زیاد در ساعاتی که عبور و مرور زیاد است، دقیقهها یا حتی ساعتها در راهبندان گیر کردهاید. در دهههای گذشته، سرعت افزایش ظرفیت خیابانها و بزرگراهها از افزایش تعداد وسیلههای نقلیه و حجم عبور و مرور عقب افتاده است. از این رو، برخی به این فکر افتادهاند که از هوش مصنوعی برای حل این مشکل استفاده کنند. در این مقاله به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در کنترل ترافیک و شهرسازی میپردازیم.
پیشنهاد میکنیم اگر به دنبال APIهایی برای توسعه محصول خود هستید، فرم زیر را پر کنید تا همکاران ما با شما تماس بگیرند.
جادههای آینده
یکی از کاربرد های اصلی هوش مصنوعی در کنترل ترافیک و شهرسازی ، استفاده از آن برای کنترل تردد خودروها در جاده است. سیستمهای مدیریت ترافیک هوشمند (intelligent traffic management system یا ITMS) از مدتی پیش جای خودشان را در استراتژیهای کنترل ترافیک شهری و جادهای باز کردهاند. این سیستمها با جمعآوری دادههای مربوط به تعداد خودروها، حجم و الگوی ترافیک و ذخیرهسازی دادهها در فضای ابری، آنها را تحلیل میکنند و به پلیس برای کنترل زمان چراغهای راهنمایی و رانندگی کمک میکنند.
در این سیستم، از دوربینهای مداربسته با کیفیت تصویر بسیار بالا برای جمعآوری تصاویر و دادههای مربوط به جاده استفاده میشود. علاوه بر این، دوربینها میتوانند شماره پلاک رانندههای خاطی را ثبت کنند، به صورت خودکار قبض جریمه را متناسب با تخلف صادر کرده و آنها را به آدرس پستی متخلفین بفرستند. انجام این فرایند به صورت خودکار، نیرو و هزینه زیادی را برای پلیس راهنمایی و رانندگی ذخیره میکند و آنها میتوانند به جای انجام این کارهای خستهکننده و تکراری، به امور مهمتری بپردازند.
آینده هوش مصنوعی در کنترل ترافیک
سیستمهای مدیریت ترافیک هوشمند با این هدف استفاده میشوند که تا حد ممکن دخالت انسان در کنترل ترافیک را کاهش دهند. با کم شدن دخالت انسان، امکان بروز خطا هم تا حد زیادی کاهش پیدا میکند. در گذشته، پلیس مجبور بود ماموران خود را در چهارراهها برای کنترل ترافیک، مدیریت چراغهای راهنمایی و نظارت بر رانندگی مستقر کند. اما حالا با استفاده از هوش مصنوعی، حضور این ماموران دیگر الزامی نیست.
علاوه بر این، با متصل کردن نمایشگرهای ترافیکی سطح شهر به سیستم مدیریت ترافیک هوشمند، میتوان این اطلاعات را به صورت زنده و در لحظه به شهروندان نشان داد. این موضوع به رانندگان در انتخاب مسیر کمترافیک کمک زیادی میکند. این سیستمها با استفاده از سرویس نقشه، دوربینهای با کیفیت و سنسورهای مختلف و برقراری ارتباط بین آنها، در هر لحظه حجم زیادی از اطلاعات را تحلیل کرده و به پلیس در تصمیمگیری کمک میکنند.
خودروهای هوشمند
اما هوش مصنوعی برای کنترل ترافیک فقط در جادهها کاربرد ندارد. ساخت خودروهای خودران یکی از آرزوهای بزرگ بشر بود که حالا به لطف تکنولوژی و البته هوش مصنوعی، به حقیقت پیوسته است. هرچند این خودروها هنوز در مراحل اولیه تولید قرار دارند اما طولی نخواهد کشید که پیشرفت تکنولوژی، این خودروها را در دسترس همه قرار دهد. این خودروها دارای سیستم کنترل مرکزی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند که با استفاده از دوربینهای بیرون و داخل خودرو و سنسورهای قدرتمند، اطلاعات داخل و اطراف خودرو را در فضای ابری ذخیره میکند.
سپس با تحلیل این اطلاعات در لحظه، قادر است سرعت خودرو را با توجه به حجم ترافیک کم یا زیاد کند و با دریافت دادههای ترافیکی، بهترین مسیر را برای رسیدن به مقصد انتخاب کند. این کار میتواند ضمن کمک به راننده، از بروز تصادفات که یکی از عوامل ایجاد راهبندانهای سنگین هستند، جلوگیری کند. 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
سیستمهای حملونقل عمومی هر روز هزاران نفر را در مسیرهای مختلف جابهجا میکنند. استفاده مردم از وسایل حملونقل عمومی باعث کاهش پیدا کردن استفاده از خودروهای شخصی میشود که نقش مهمی در کم شدن راهبندان دارد. با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم حملونقل عمومی، میتوان ساعت حرکت و فاصله زمانی بین حرکت قطارهای مترو و اتوبوسها 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. علاوه بر این، سیستم مدیریت ترافیک هوشمند میتواند با استفاده از دادههای قبلی، روزهایی که احتمال افزایش ترافیک در مسیرها یا شهرهای خاص وجود دارد (برای مثال روزهای تعطیل) را پیشبینی کرده و سیستم حملونقل عمومی را برای این افزایش ترافیک آماده کند.
چالشهای استفاده از هوش مصنوعی در کنترل ترافیک
شاید از خودتان بپرسید با وجود مزایای مختلف استفاده از هوش مصنوعی، چرا این سیستمها در همه جا استفاده نمیشوند. در پاسخ به این سوال، میتوانیم بگوییم که در مسیر استفاده از هوش مصنوعی برای کنترل ترافیک، چالشهای مختلفی وجود دارد. یکی از آن چالشها، نیاز به سختافزارهای جدید، نصب آنها و تغییر کل شبکه ترافیک برای سازگاری با آنها است. این موضوع نیازمند هزینههای زیادی است که بسیاری از شهرها توان پرداخت آن را ندارند. یکی دیگر از چالشهای اصلی، 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 مردد باشند.
سخن آخر
همانطور که هوش مصنوعی به همراه اینترنت اشیاء در بسیاری از زمینهها به آسایش و رفاه ما کمک کرده است، میتواند در کنترل ترافیک و حل یکی از مشکلات اصلی مدیریت شهری نیز کمککننده باشد. سیستمهای مدیریت ترافیک هوشمند با برقراری ارتباط بین سرویسها و دستگاههای مختلف از طریق api، امکان ذخیرهسازی و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات را فراهم میکنند و میتوانند برای کنترل ترافیک به ما کمک کنند. این امکان وجود دارد که با استفاده از هوش مصنوعی، دخالت انسان به حداقل برسد و امکان بروز خطا و اشتباه تا حد زیادی کاهش پیدا کند. پیشنهاد می:نیم اگر به این حوزه علاقهمند هستید، مقالهی کاربرد هوش مصنوعی در شهرسازی را از وبسایت archdaily بخوانید.
در شبکههای اجتماعی به اشتراک بگذارید
