تاریخی انcyclopedia
د 2020مو کلونو په پیل کې بشریت د ترافیکو له جدي ستونزو سره مخ شو. د موټرو د شمیر زیاتوالی، د ښاري نفوس زیاتوالی او کافي زیربنا نه لرو، د ترافیکي جامونو، پیښو او د هوا ککړتیا د لاملونو عمده عوامل شول. د دغو ستونزو د حل لپاره تر ټولو غوره حل، د ترافیکي کنترول سیسټمونه جوړول دي چې مصنوعي هوش (AI) کاروي. دا سیسټمونه په مخکې لاړ، نوې، مؤثره لارې وړاندې کوي د ترافیک تنظیمول لپاره.
د دودیزو ترافیکي مدیریت سیسټمونه اکثر د رڼا سیګنالونو او نورو تنظیم کونکو د کار لپاره ثابت وختي مداخلو باندې تکیه کوي. دا سیسټمونه د وسایطو د بهیر په متحرک بدلون شرایطو کې ساکت پاتې کیږي، چې دا د هغوی غیر مؤثره کار کولو لامل کیږي. ترافیکي جامونه د لارې د غوښتنې او وړاندیز تر منځ د ناستې په پایله کې رامنځته کیږي. سربیره پردې، ډیری داسې سیسټمونه د موټر چلوونکو چلند او مختلفو حالاتو لکه پیښو یا د سړک کارول په پام کې نیولو کې ناکام دي.
د ترافیک مدیرت سیسټمونه چې د AI سره کار کوي د ماشین زده کړې او د معلوماتو تحلیل الگوریدمونه کاروي ترڅو د بدلون کونکي شرایطو سره خپله ځان عیار کړي. دوی د موټرو شمیر، د ترافیک سرعت، هوا او د ورځې وخت په شمول ډیری عوامل په پام کې نیسي. دا د دې وړتیا ورکوي چې دوی په متحرک ډول د رڼا سیګنالونه، د عامه ترانسپورت لارې او نور پارامترونه بدل کړي، چې د ترافیک تنظیم کولو کې مرسته وکړي.
یو له مهمو ګټو څخه د دې امکان دی چې د حقیقي وخت په جریان کې د معلوماتو لوی مقدار پروسس کړي. معاصر AI سیسټمونه د ویډیو څارنې کیمرې، د حرکت سینسرونه او د موټو GPS ټریکرونو څخه د معلوماتو تحلیل کولو توان لري، چې دې ته اجازه ورکوي چې اټکلونه وکړي او پریکړنې ډیر معلوماتي ونیسي.
معاصر ترافیک مدیریت سیسټمونه چې د AI د کارولو سره جوړ شوي، څو مهمو اجزاو څخه جوړ شوی دی:
د ترافیک مدیریت AI سیسټمونو یو له واضح مثالونو څخه په لویو ښارونو کې د داسې حلونو پلي کول دي. د مثال په توګه، په ښارونو لکه لندن، نیو یارک او سینګاپور کې، څو پیل شوي پروژې په بریالیتوب سره ترسره شوي چې د ترافیک کچې کمولو او د اکولوژیکي وضعیت ښه کولو کې لامل شوي. سیسټمونه د پیک ساعتونو سره ځانونه عیارولي، تر څو د ترافیک بیخي کم کړي ۽ د عامه ترانسپورت کار تنظیم کړي.
په سینګاپور کې، د مثال په توګه، د ترافیک مدیریت سیستم کې د AI کارول د سفر وخت 15% کم کړي. دا ارقام د دې امله ممکن شوي چې په.algorithm د حالاتو نه یوازې د سړک موجود حالت بلکې تاریخي معلومات د ترافیک په غور کې نیسي.
لکه څنګه چې معلومه ده، ترانسپورت د هوا د ککړتیا یو له عمده سرچینو څخه دی. د سفر وخت کمول او د ترافیک تنظیمول، د AI سیسټمونه هم، غیر مستقیم ډول د CO2 په پاتې شونو او نورو آلودګۍ د کموالي سره مرسته کوي. دا د اقلیم د نړیوالو بدلونونو په رڼا کې او د هېوادونو د دوامداره پرمختګ هڅو کې خورا مهم دی.
د AI سره د ترانسپورت مدیریت سیسټمونه د سونګ د مصرف کمولو سره مرسته کوي، چې دا هم د اکولوژیکي وضعیت باندې مثبت تاثیر لري. څیړنې ښیي چې د داسې حلونو ادغام کولی شي د 10-20% په کچه د ککړتیا کمښت سره مرسته وکړي.
په څرګند ګټو سره، د ترافیک مدیریت کې د AI سیسټمونو پلی کول د ځینو ننګونو سره مخ دي. د دې ډیرو اساسي ستونزو څخه یو د دې ډول سیسټمونو جوړول او ساتل کې د پام وړ مالي پانګونې اړتیا ده. همداراز، د معلوماتو خوندیتوب، کاروونکو شخصي ژوند او د هیکرانو بریدونو امکان هم په پام کې نیول ضروری دی.
سربیره پردې، د زیربنا پوښتنه هم لا هم مهمه ده. د AI سیسټم مؤثره کار کولو لپاره د کیفیت لرونکي ټیکنالوژیکي اساس ته اړتیا لري: کیمرې، سینسرونه، د اړیکو کیفیت، او نور. دا ممکن د ځینو ښارونو لپاره، په ځانګړي توګه په پرمختللو هیوادونو کې یوه ستونزه وي.
د ترافیک مدیریت سیسټمونه چې د مصنوعي هوش په کارولو سره جوړ شوي، د پوهیدو او خوندي ښار په لور مهم ګام دی. دوی نه یوازې د ترافیک اصلاح کولو کې مرسته کوي، بلکې د اکولوژیکي ستونزو د حلولو په هڅه کې هم برخه اخلي. د موجودو ننګونو سره سره، د دې ډول سیسټمونه د لویو ښارونو په ادغام کې بریالي مثالونه ښیي چې د ترانسپورت زیربنا راتلونکی شاید د پرمختللي ټیکنالوژۍ او انطباقي سیسټمونو لپاره وي. د ترافیک مدیریت کې د AI لانچول، موږ کولی شو په یوې موثره، خوندي او پایښت لرونکي ښار محیط کې د جوړولو هیله وکړو.