रोबोटिक वाहन कर सकते हैंयातायात के प्रवाह को अनुकूलित करेंशहरों में भी जब इसे मनुष्यों द्वारा संचालित वाहनों के साथ मिलाया जाता है, जिससे यातायात दक्षता, सुरक्षा और ऊर्जा खपत में सुधार होता है, ऐसा मैंने और मेरे सहकर्मियों ने पाया।

रोबोट वाहन अब विज्ञान-फाई अवधारणा नहीं हैं: दुनिया भर के शहरस्वायत्त रोबोटैक्सिस का परीक्षण कर रहे हैं2016 से.ट्रैफ़िक में रोबोट वाहनों की बढ़ती उपस्थिति और मिश्रित ट्रैफ़िक से पूरी तरह से स्वायत्त ट्रैफ़िक में संक्रमण की लंबी अवधि के साथ, मेरी टीम और मैंने सोचा कि क्या रोबोट वाहन और मानव-चालित वाहनों के साथ उनकी बातचीत आज की कुख्यात ट्रैफ़िक समस्याओं को कम कर सकती है।

मैं हूँएक कंप्यूटर वैज्ञानिकजो परिवहन और स्मार्ट शहरों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अध्ययन करता है।मेरे सहकर्मियों और मैंने अनुमान लगाया कि जैसे-जैसे यातायात में रोबोट वाहनों की संख्या बढ़ती है, हम जटिल मिश्रित यातायात प्रणाली को नियंत्रित करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं।ये एल्गोरिदम न केवल सभी वाहनों को बिंदु ए से बिंदु बी तक सुचारू रूप से यात्रा करने में सक्षम बनाएंगे, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि रोबोट वाहनों को लोगों द्वारा संचालित वाहनों को प्रभावित करने की अनुमति देकर समग्र यातायात को अनुकूलित करेंगे।

अपनी परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए, हमने AI की एक शाखा का उपयोग किया जिसे कहा जाता हैसुदृढीकरण सीखना, जिसमें एक बुद्धिमान एजेंट अपने पर्यावरण के साथ बातचीत के माध्यम से संचयी पुरस्कारों को अधिकतम करना सीखता है।यातायात दक्षता जैसे लक्ष्यों को प्राथमिकता देने के लिए सिम्युलेटेड रोबोट वाहनों के लिए पुरस्कार निर्धारित करकेऊर्जा की खपत, हमारे प्रयोग बताते हैं कि हम प्रभावी ढंग से कर सकते हैंजटिल वास्तविक दुनिया के चौराहों पर मिश्रित यातायात का प्रबंधन करेंसिमुलेशन में वास्तविक दुनिया की यातायात स्थितियों के तहत।

हमारा एल्गोरिदम रोबोकारों को एक दूसरे के साथ संचार करके यातायात प्रवाह को अनुकूलित करना सिखाता है।कारों की सामूहिक प्रणाली का लक्ष्य यातायात के सुचारू प्रवाह को बनाए रखना है, भले ही प्रत्येक व्यक्तिगत कार अपने तात्कालिक वातावरण के आधार पर यह तय करती है कि उसे किसी चौराहे पर कब प्रवेश करना है।क्योंकि रोबोकारें लोगों द्वारा संचालित कारों के बीच बिखरी हुई हैं, सारा ट्रैफ़िक एल्गोरिथम से प्रभावित होता है।

हमने पाया कि जब रोबोट वाहन हमारे सिमुलेशन में केवल 5% ट्रैफ़िक बनाते हैं,ट्रैफिक जाम खत्म हो गया है.आश्चर्यजनक रूप से, हमारा दृष्टिकोण यह भी दर्शाता है कि जब रोबोट वाहन 60% ट्रैफ़िक बनाते हैं, तो ट्रैफ़िक दक्षता होती हैट्रैफिक लाइट द्वारा नियंत्रित यातायात से बेहतर.

यह क्यों मायने रखती है

दुनिया भर के हर प्रमुख शहर में यातायात की स्थिति बदतर होती जा रही है,जिससे महत्वपूर्ण आर्थिक और पर्यावरणीय लागतें पैदा हुईं.यह आज समाज द्वारा सामना की जाने वाली सबसे चुनौतीपूर्ण समस्याओं में से एक है।वर्तमान यातायात नियंत्रण विधियाँ, जैसेट्रैफ़िक लाइट, पास होनादेरी और भीड़ को कम करने में सीमित प्रभावशीलता.

एआई-संचालित रोबोट वाहन एक संभावित समाधान पेश करते हैं, लेकिन मौजूदा अध्ययन अक्सरसार्वभौमिक कनेक्टिविटी और केंद्रीकृत नियंत्रण मानेंसभी रोबोट वाहनों में, एक ऐसा परिदृश्य जिसके निकट भविष्य में साकार होने की संभावना नहीं है।पूर्ण स्वायत्त यातायात में परिवर्तन धीरे-धीरे होने की संभावना हैजिसके परिणामस्वरूप लंबे समय तक रोबोट और मानव-चालित वाहनों के साथ मिश्रित यातायात बना रहा।

इसने हमें उपयोग करने वाले नियंत्रण एल्गोरिदम विकसित करने के लिए प्रेरित कियारोबोटिक वाहनसभी या यहां तक ​​कि अधिकांश वाहनों को स्वायत्त होने की आवश्यकता के बिना स्वायत्त परिवहन प्रणालियों के सामाजिक लाभों का उपयोग करना।

और क्या शोध हो रहा है

हाल के अध्ययनों से पता चला हैमिश्रित यातायात नियंत्रण की संभावनारिंग रोड, फिगर-आठ सड़कें, राजमार्ग की बाधाएं और विलय, दो-तरफा चौराहे और गोल चक्कर जैसे परिदृश्यों में।हालाँकि, इन परिदृश्यों में आमतौर पर वास्तविक दुनिया की जटिलता का अभाव होता है और इसमें केवल सीमित संख्या में वाहन शामिल होते हैं जिन्हें समन्वित करने की आवश्यकता होती है।

हमारा काम वास्तविक दुनिया, जटिल चौराहों पर रोबोट वाहनों के माध्यम से मिश्रित यातायात को नियंत्रित करने की व्यवहार्यता प्रदर्शित करने वाला पहला है।इन चौराहों पर यातायात को नियंत्रित करने में सक्षम होना शहरव्यापी दिशा में एक आवश्यक कदम हैतट्राफिक कंट्रोल.

आगे क्या होगा

हम रोबोट वाहनों के लिए बार-बार लेन बदलने जैसे अतिरिक्त ड्राइविंग व्यवहार को शामिल करने के लिए अपने ढांचे का विस्तार करने की योजना बना रहे हैं।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।

अंततः, हमारा लक्ष्य हासिल करना हैशहरों के पैमाने पर प्रभावी और कुशल मिश्रित यातायात नियंत्रण.

यह आलेख से पुनः प्रकाशित किया गया हैबातचीतक्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत।को पढ़िएमूल लेख.