जब कोई तूफ़ान आता है, तो सबसे कमज़ोर लोग हमेशा समय पर बाहर निकलने में सक्षम नहीं होते हैं।यूटी ऑस्टिन के वैज्ञानिक यह अध्ययन करने के लिए टेक्सास एडवांस्ड कंप्यूटिंग (टीएसीसी) में सुपर कंप्यूटर का उपयोग कर रहे हैं कि कैसे साझा स्वायत्त वाहन (एसएवी) उन लोगों को नुकसान से बचाकर आश्रय में ले जा सकते हैं जिनके पास अपनी कार नहीं है।

"हमारे अध्ययन का एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि यदि आपको एक निश्चित निकासी अवधि के लिए इस प्रणाली को आकार देने की आवश्यकता है, तो आप एक साझा करना चाहेंगेवाहनयूटी ऑस्टिन में सिविल, वास्तुकला और पर्यावरण इंजीनियरिंग विभाग में परिवहन इंजीनियरिंग के प्रोफेसर कारा कोकेलमैन ने कहा, "गैल्वेस्टन और ह्यूस्टन के बीच बहुत लंबी तटरेखा के साथ हर 14 निकासी के लिए।" उन्होंने अध्ययन का सह-लेखन किया।प्रकाशितजर्नल मेंपरिवहन योजना और प्रौद्योगिकी.

विचार यह है कि कार रहित लोगों को बस स्टेशनों तक लाने के लिए क्रूज़ और वेमो जैसी कंपनियों के रोबोटैक्सिस के समान साझा स्वायत्त वाहनों का उपयोग किया जाए, जहां से बसें उन्हें ह्यूस्टन के अंदर तूफान आश्रयों तक पहुंचा सकती हैं।

कॉकेलमैन ने कहा, "इन कम घनत्व वाले, अधिक ग्रामीण परिवेश में इसे कुछ घंटों से भी कम समय में करना मुश्किल हो सकता है।"निकासी के लिए उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में ब्रेज़ोरिया, चेम्बर्स, गैल्वेस्टन, हैरिस और लिबर्टी काउंटी शामिल हैं।अध्ययन उन हजारों लोगों पर केंद्रित है जो फंसे हो सकते हैं, जैसे कि मेडिकेयर डेटाबेस में सूचीबद्ध लोग जिनके पास कार नहीं है या सवारी तक पहुंच नहीं है।

जब श्रेणी 5 का तूफान ह्यूस्टन क्षेत्र की कुल आबादी का लगभग 12.4% - पर हमला करेगा, तो अनुमानित 900,000 लोगों को खाली करने के आदेश प्राप्त होंगे।इंजीनियरों ने अनुमान लगाया कि पृष्ठभूमिट्रैफ़िकसामान्य यातायात भार का लगभग 50% है।माना जाता है कि शेष आबादी यथावत बनी रहेगी।

निकाले गए लोग ह्यूस्टन की सड़कों के जटिल नेटवर्क से होकर गुजरेंगे;36,124 लिंक 5,217 क्षेत्रों में फैले हुए हैं, जिन्हें यातायात विश्लेषण क्षेत्र के रूप में जाना जाता है।इनमें से 1,035 जोन ऐसे क्षेत्रों में हैं जहां तेज तूफान आने की अत्यधिक संभावना है।

कॉकेलमैन को टीएसीसी के फ्रोंटेरा सुपरकंप्यूटर पर एसएवी के साथ ट्रैफिक सिमुलेशन के लिए आवंटन से सम्मानित किया गया था।

कॉकेलमैन ने कहा, "सुपर कंप्यूटर के बिना यह काम असंभव है।""हम 24 घंटों या दिनों के वास्तविक ट्रैफ़िक के दौरान हर कुछ सेकंड में व्यक्तिगत व्यक्तियों और व्यक्तिगत वाहनों पर नज़र रख रहे हैं क्योंकि यह सुबह से शाम और रात तक विकसित होता है।"

सिमुलेशन में ट्रैफ़िक निर्णय इस बात पर ध्यान देते हैं कि ट्रैफ़िक कितना ख़राब है, सर्वोत्तम मार्ग चुनना, और निकासी को साफ़ करने में लगने वाले समय को कम करने के लिए पिकअप को प्राथमिकता देना।

इंजीनियरों ने ट्रैफिक भीड़ और नेटवर्क क्षमताओं का आकलन करने के लिए (SUMO) सिमुलेशन ऑफ अर्बन मोबिलिटी ट्रैफिक सिमुलेशन सॉफ्टवेयर का उपयोग किया।उन्होंने तूफान के आने से पहले कई दिनों के लीड समय के साथ आपदा-पूर्व निकासी परिदृश्यों का मॉडल तैयार किया।

यूटी ऑस्टिन पीएच.डी. केंटारो मोरी ने कहा, "सूमो क्षेत्र में रहने वाले सभी लोगों की दैनिक गतिविधियों का मॉडल तैयार करता है।"कोकेलमैन द्वारा छात्र की देखरेख की गई।"बहुत अधिक जटिलता है जो कम्प्यूटेशनल लागत को बढ़ाती है। टीएसीसी के बिना, हम उन कई परिदृश्यों को चलाने में सक्षम नहीं होंगे जिनकी हमें वास्तव में इन महत्वपूर्ण शोध प्रश्नों का उत्तर देने और सर्वोत्तम नीति सिफारिशें करने की आवश्यकता है।"

टीम ने 200 रोबोटैक्सिस के साथ सिमुलेशन शुरू किया जो बढ़कर 1,200 तक पहुंच गया - उन्होंने विभिन्न आकार की कारों को भी आज़माया।

कॉकेलमैन ने कहा, "दिन के अंत में, 5-सीटर कारें सबसे तेज़ थीं।""ये वाहन बड़े वाहनों की तुलना में यातायात में अधिक तेजी से बढ़ते हैं।"इसके अलावा, सिमुलेशन ने 200 से बड़े बेड़े पर कम रिटर्न दिखाया।

यह अध्ययन एक अग्रणी प्रयास था जो निजी वाहनों की पहुंच के बिना तूफान से निकाले गए लोगों के लिए परिवहन के एक व्यवहार्य वैकल्पिक तरीके का सुझावात्मक डेटा प्रदान करता है।हालाँकि अभी तक परिणामों का उपयोग सीधे तूफान अनुप्रयोगों के लिए नहीं किया जा रहा है, इंजीनियरों ने अध्ययन तैयार करने में टेक्सास के निकासी नेताओं के साथ परामर्श किया है।लेखकों का अनुमान है कि एसएवी निकासी में बड़ी भूमिका निभाएंगे, क्योंकि वेमो जैसी कंपनियां अपनी सवारियों का विस्तार कर रही हैं;और संचालन निष्क्रिय वाहनों की स्मार्ट रिपोजिशनिंग, इष्टतम गतिशील सवारी साझाकरण मिलान, बेहतर पथ खोज एल्गोरिदम और बहुत कुछ जैसे तरीकों के माध्यम से सुधार करता है।

कॉकेलमैन ने कहा कि ट्रैफ़िक सिमुलेशन अन्य शहरों और पश्चिमी तट पर जंगल की आग जैसे विभिन्न आपदा निकासी परिदृश्यों पर लागू हो सकता है।

कोकेलमैन ने कहा, "जिस तरह से लोग निर्णय लेते हैं या ट्रैफ़िक दूसरे-दर-दूसरे स्तर पर कैसे प्रकट होता है, उसके बारे में विस्तार से अनुकरण करने और जनसंख्या में अनिश्चितता और विविधता की अनुमति देने की क्षमता पहले कभी संभव नहीं थी।""वह समृद्धि टीएसीसी प्रणालियों के उपयोग से जीवंत हो जाती है। हम भाग्यशाली हैं कि हम यहां यूटी ऑस्टिन में हैं और उस क्षमता का उपयोग करने में सक्षम हैं।"

अधिक जानकारी:जूयॉन्ग ली एट अल, आपदा-पूर्व निकासी के दौरान कमजोर आबादी के लिए साझा स्वायत्त वाहनों का लाभ उठाना,परिवहन योजना और प्रौद्योगिकी(2024)।डीओआई: 10.1080/03081060.2024.2360678