आपका मोबाइल नेविगेटर ड्राइविंग को मुश्किल बनाता है

Waze, Apple Maps और Google Maps जैसे अनुप्रयोगों का वितरण अराजकता को बढ़ाता है

मिगुएल स्ट्रीट एक घुमावदार संकरी सड़क है जो सैन फ्रांसिस्को के ग्लेन पार्क क्षेत्र से होकर गुजरती है। कुछ साल पहले, केवल पड़ोसी घरों के निवासियों ने इस पर यात्रा की थी, और वे उसकी सभी समस्याओं को अच्छी तरह से जानते थे। अब यह उन कारों से भरा हुआ है जो इसे भीड़ भरे मिशन स्ट्रीट से लोकप्रिय मार्केट स्ट्रीट तक शॉर्ट कट के रूप में उपयोग करते हैं। स्थानीय निवासियों को मुश्किल से घर मिल सकता है, और दुर्घटनाएं रोज होती हैं।

यह समस्या तब शुरू हुई जब वेज़, ऐप्पल मैप्स और गूगल मैप्स ऐप व्यापक हो गए, और ड्राइवरों के लिए वास्तविक समय ट्रैफ़िक जाम की पेशकश करने लगे। दुनिया भर में, लगभग एक अरब ड्राइवर ऐसे अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं।

आज, ट्रैफ़िक जाम अप्रत्याशित रूप से, पहले से शांत स्थानों में, दुनिया के सभी शहरों और देशों में दिखाई देते हैं। बोस्टन में, डोरचेस्टर क्षेत्र में, एडम्स के निवासी तेजी से भागती हुई घंटों की कारों के बारे में शिकायत करते हैं, जिनमें से कई ड्राइवर अपने फोन पर घूर रहे हैं, अपने अगले युद्धाभ्यास की योजना बना रहे हैं। लंदन बाईपास मार्ग, पूर्व में टैक्सी चालकों के गुप्त कब्जे, अब एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं से भरे हुए हैं। इज़राइल इस संकट से सबसे पहले पीड़ित था, क्योंकि वेज की स्थापना हुई थी इस तरह की अराजकता जल्दी से विकसित हुई कि हर्ज़ालिया-बेट के निवासियों में से एक ने कंपनी की निंदा भी की।

और समस्या केवल बदतर हो रही है। दुनिया भर के सिटी प्लानर्स ने जनसंख्या घनत्व के आधार पर ट्रैफ़िक घनत्व की भविष्यवाणी की है, यह सुझाव देते हुए कि कुछ परिस्थितियों में वास्तविक समय में कई बदलाव उचित होंगे। इन परिवर्तनों को संभालने के लिए, उन्होंने सड़कों और राजमार्ग निकास, चर संकेत, रेडियो प्रसारण और संदेश प्रणालियों पर ट्रैफिक लाइट जैसे उपकरण बनाए। विशेष रूप से मुश्किल मामलों में - एक बाधा, एक अप्रत्याशित घटना, एक दुर्घटना - शहर के प्रबंधक कभी-कभी यातायात को नियंत्रित करने के लिए एक जीवित व्यक्ति को भेजते हैं।

लेकिन अब रियल-टाइम नेविगेशन ऐप हर चीज के लिए जिम्मेदार हैं, और वे हल करने की तुलना में अधिक समस्याएं पैदा करते हैं। अनुप्रयोगों को आमतौर पर अनुकूलित किया जाता है ताकि एक व्यक्तिगत ड्राइवर की यात्रा का समय यथासंभव कम हो; वे परवाह नहीं करते हैं कि क्या आवासीय क्षेत्रों की सड़कें इस तरह के यातायात को अवशोषित कर सकती हैं, या क्या अचानक स्थानों पर दिखाई देने वाली कारें सड़क पर खतरे को बढ़ाएंगी। मैं बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में स्मार्ट सिटीज़ रिसर्च सेंटर के निदेशक के रूप में काम करता हूँ। मेरे काम का एक बड़ा हिस्सा समझने की कोशिश कर रहा है कि ये अनुप्रयोग क्या करते हैं और कैसे अधिक पारंपरिक ट्रैफिक कंट्रोल सिस्टम के साथ अपने काम को समन्वयित करने के लिए सबसे अच्छा है।

यहां बताया गया है कि ये ऐप कैसे विकसित हुए हैं। आमतौर पर, अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले बुनियादी रोडमैप में सड़कों के पांच वर्ग होते हैं, जिनमें बहु-लेन राजमार्ग से लेकर आवासीय क्षेत्रों में छोटी सड़कें शामिल हैं। प्रत्येक वर्ग स्थानीय परिस्थितियों में समायोजित गति से एक घंटे में उन पर यात्रा करने वाली कारों की एक निश्चित संख्या को समायोजित करने में सक्षम है। नेविगेशन सिस्टम जो पहले अलग-अलग गैजेट्स के रूप में दिखाई देते थे या कंट्रोल पैनल में निर्मित होते थे, और अब हर स्मार्टफोन में होते हैं, लंबे समय तक यात्रा मार्ग की गणना करने और सर्वोत्तम मार्ग चुनने के लिए अपने पथ-निर्माण एल्गोरिदम में इस जानकारी का लंबे समय तक उपयोग करते हैं।

सबसे पहले, नेविगेशन अनुप्रयोगों ने इन मानचित्रों का उपयोग अपने गंतव्य के सभी संभावित रास्तों को खोजने के लिए किया। यह तब अच्छी तरह से काम करता था जब उपयोगकर्ता अपने घर के पास एक कार में बैठकर यात्रा की तैयारी करते हुए रास्ता खोजते थे। लेकिन इस तरह की खोज कंप्यूटिंग चालकों पर बहुत अधिक मांग कर रहे थे, जो कि पहले से ही चल रहे ड्राइवरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले थे। इसलिए, प्रोग्रामर एल्गोरिदम के साथ आए, जो कई संभावित रास्तों का चयन करते हैं, उनमें से प्रत्येक के लिए यात्रा के समय का अनुमान लगाते हैं, और फिर सबसे अच्छा चुनते हैं। यह दृष्टिकोण सबसे तेज़ मार्ग से चूक सकता है, लेकिन औसतन इसने बहुत अच्छा काम किया। उपयोगकर्ता अपने पसंदीदा प्रकार की सड़कों को चुनकर इन एल्गोरिदमों को ठीक कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, राजमार्ग यात्राओं को प्राथमिकता देना, या इसके विपरीत, उनसे बचने की कोशिश करना।

डिजिटल मैपिंग उद्योग छोटा है। डिजिटल कार्ड के दो शुरुआती निर्माता, नवटेक् (अब हियर टेक्नोलॉजीज) और टॉमटॉम की स्थापना लगभग 30 साल पहले हुई थी। उन्होंने मुख्य रूप से डेटा संग्रह पर ध्यान केंद्रित किया, और त्रैमासिक आधार पर मैप अपडेट जारी किए। नक्शे के जारी होने के बीच, नाविकों द्वारा प्रस्तावित मार्ग नहीं बदले।

जब ई-नेविगेशन क्षमताएं मोबाइल एप्लिकेशन में चली गईं, तो सिस्टम प्रदाताओं ने उन सभी उपयोगकर्ताओं की ड्राइविंग गति और स्थान पर डेटा एकत्र करना शुरू कर दिया, जिन्होंने एप्लिकेशन को इस जानकारी को साझा करने की अनुमति दी थी। प्रारंभ में, प्रदाताओं ने जीपीएस ट्रैकिंग का उपयोग ऐतिहासिक डेटा के रूप में किया, जिससे दिन के विभिन्न समय में यथार्थवादी सड़क की गति का आकलन करना संभव हो गया। उन्होंने लाल, पीले और हरे रंग के रास्तों को परिभाषित करते हुए इन अनुमानों को एकीकृत किया - जहाँ लाल का अर्थ है उच्च ट्रैफ़िक जाम और हरे रंग का अर्थ है निरंतर ड्राइविंग।

ऐतिहासिक जीपीएस रिकॉर्ड की बढ़ती संख्या, साथ ही सेलुलर नेटवर्क की बैंडविड्थ और कवरेज के साथ, डेवलपर्स ने लगभग वास्तविक समय में उपयोगकर्ताओं के साथ यातायात की जानकारी साझा करना शुरू किया। किसी विशेष क्षेत्र में अधिकांश ड्राइवरों द्वारा स्थापित किए गए अधिक लोकप्रिय अनुप्रयोगों के लिए रेटिंग काफी सटीक थी।

और फिर, 2013 के आसपास, यहां टेक्नोलॉजीज, टॉमटॉम, वेज़, और Google बस रिपोर्टिंग ट्रैफ़िक जाम से आगे निकल गए। उन्होंने सड़क नेटवर्क की विशेषताओं से ऊपर की स्थिति में सड़क की स्थिति को देखते हुए वास्तविक समय के विकल्प पेश करने शुरू किए। इसने उपयोगकर्ताओं को ट्रैफ़िक की गति को कम करने का अवसर दिया, और अराजकता भी पैदा की।


मोबाइल नेविगेटर क्या नहीं जानते : स्थानीय स्टेडियम ए में एक खेल मैच इस काल्पनिक आवासीय क्षेत्र के केंद्र से गुजरते हुए, राजमार्ग पर ट्रैफिक जाम का कारण बनता है। हमारे काल्पनिक ड्राइवर को काम से घर लाने की कोशिश करने के लिए, यह एक समस्या है, इसलिए वह मदद के लिए नाविक की ओर मुड़ता है। सबसे छोटा - और, नाविक के अनुसार, सबसे तेज़ - वैकल्पिक मार्ग (नीला), meandering, मृत सिरों वाले आवासीय क्षेत्रों से होकर गुजरता है, खड़ी चढ़ाई B और ड्रॉब्रिज C, जिससे यदि आप इसके वायरिंग शेड्यूल से परिचित नहीं हैं तो अप्रत्याशित देरी हो सकती है। लाल मार्ग शहर डी से गुजरता है और प्राथमिक विद्यालय ई के सामने से गुजरता है; नाविक को पता नहीं है कि स्कूली बच्चे सिर्फ अनजान हैं और घर जा रहे हैं। सौभाग्य से, हमारा ड्राइवर इस क्षेत्र को जानता है, और वह बैंगनी मार्ग चुनता है, हालांकि आवेदन का कहना है कि यह सबसे तेज़ विकल्प नहीं है। स्टेडियम के लिए एक तेज़ मार्ग की तलाश में क्षेत्र से अपरिचित ड्राइवर खुद को अराजक और खतरनाक स्थितियों में भी देख सकते हैं।

पहली नज़र में, वास्तविक समय में डेट्रोइट का निर्माण एक समस्या नहीं है। शहर लगातार ऐसा कर रहे हैं, सिग्नलों को बदल रहे हैं, चरण और ट्रैफिक लाइट की अवधि या बोर्ड पर प्रदर्शन कर रहे हैं। असली समस्या यह है कि मोबाइल नेविगेटर शहरी बुनियादी ढांचे के साथ मिलकर काम नहीं करते हैं, ताकि अधिकांश ट्रैफ़िक सबसे अधिक कुशलता से चले।

सबसे पहले, आवेदन प्रत्येक जिले की विशेषताओं को ध्यान में नहीं रखते हैं। सड़कों के उन पाँच वर्गों, और उनसे जुड़ी अनुमानित गति को याद रखें? और वह लगभग सभी ऐप सड़कों के बारे में जानते हैं। उदाहरण के लिए, लॉस एंजेलिस में बैक्सटर स्ट्रीट - मोबाइल एप्लिकेशनों के कारण होने वाली दुर्घटनाओं की संख्या में वृद्धि और उनके द्वारा बताए गए डिटोर्स से पीड़ित है - पथ के साथ एक बेहद खड़ी सड़क है जो बकरियां पहाड़ियों में चलती थीं। लेकिन अनुप्रयोगों के लिए, यह सड़क कम अधिकतम गति के साथ किसी भी अन्य सड़क की तरह दिखती है। उनका सुझाव है कि इसके दोनों किनारों पर पार्किंग के लिए जगह है, और उनके बीच दो तरफा यातायात के लिए एक जगह है। वे इस बात पर ध्यान नहीं देते हैं कि इसकी ढलान 32% है, और यह कि, सबसे ऊपर होने के कारण, आपको अपने आगे की सड़क या आपकी ओर जाती हुई कारें दिखाई नहीं देती हैं। यह मृत क्षेत्र ड्राइवरों को अप्रत्याशित रूप से धीमा करने के लिए मजबूर करता है, यही वजह है कि ट्रैफ़िक दुर्घटनाएं अब एक बार-शांत आवासीय सड़क पर लगातार हो रही हैं।

इसके अलावा, एल्गोरिदम अपने चुने हुए मार्ग की अन्य विशेषताओं को ध्यान में नहीं रख सकते हैं। उदाहरण के लिए, क्या कई पैदल यात्रियों के साथ सड़कें हैं? क्या वे स्कूल पास करते हैं? क्या ऐसे कोई चौराहे हैं जिनके माध्यम से ड्राइव करना मुश्किल है - उदाहरण के लिए, ट्रैफिक लाइट के बिना एक व्यस्त सड़क को पार करने वाली एक छोटी सी सड़क?

मैंने हाल ही में अनुभव किया है कि यह अज्ञान क्या हो सकता है। मैं एक बहु-लेन सड़क पर ट्रैफ़िक जाम में था जब आवेदन ने सुझाव दिया कि मैं आवासीय क्षेत्रों में सड़कों पर यातायात के आसपास जाता हूं। इसने मुझे एक मार्ग बनाया जो सुबह 8:15 बजे स्कूल के ठीक सामने गया। ट्रैफिक कंट्रोलर वहाँ खड़े थे, जिससे बच्चों को दो पंक्तियों में पार्क किया गया था, वहाँ बच्चों ने रूकी हुई कारों से छलांग लगाई और तेज धूप के कारण वाहन चालकों के लिए यह देखना मुश्किल हो गया कि क्या हो रहा है। और मैं सिर्फ सामान्य अराजकता में अपना हिस्सा लाया।

अन्य बातों के अलावा, ये मोबाइल नेविगेटर अपने दम पर काम करते हैं। वे एक स्वार्थी दृष्टिकोण से आते हैं, जिसके अनुसार प्रत्येक कार अपने गंतव्य के लिए सबसे तेज़ मार्ग के लिए प्रतिस्पर्धा करती है। यह इस तथ्य को जन्म दे सकता है कि नाविक अप्रत्याशित स्थानों में नए ट्रैफ़िक जाम उत्पन्न करेगा।

ट्रैफिक लाइट के बिना एक व्यस्त सड़क को पार करने वाली कारों पर विचार करें। मान लीजिए कि एक माध्यमिक सड़क पर कारों के लिए एक स्टॉप साइन लगाया गया है। यह भी संभावना है कि इस तरह के संकेत एक व्यस्त चौराहे के दोनों तरफ एक माध्यमिक सड़क पर हैं, और यह तब किया गया था जब एक व्यस्त सड़क पर यातायात इतना घना नहीं था और इसे पार करने के लिए कारों को बहुत लंबा इंतजार नहीं करना पड़ा। लेकिन मुख्य सड़क के साथ ट्रैफिक में कारों को जोड़ें, और कम और कम ब्रेक होंगे, जिसके कारण माध्यमिक सड़क पर इंतजार कर रही कारों की कतार पड़ोसी सड़कों पर खिंचाव और भरना शुरू कर देगी। यदि आप मुख्य सड़क के साथ ड्राइव करते हैं, तो आप जल्दी से अपने गंतव्य तक पहुंच जाएंगे। लेकिन अगर आप नाबालिग हैं, तो आपको वाहन चलाने के अवसर के लिए बहुत लंबा इंतजार करना होगा। और अधिक कारें इन आसपास की सड़कों पर आवेदन भेज देंगी, क्योंकि यह राजमार्ग पर अप्रत्याशित समस्याओं के कारण होता है, अधिक ट्रैफिक जाम और दुर्घटनाएं होंगी।

"स्वार्थी मार्गों" की समस्या की शिकायत यह है कि प्रत्येक नेविगेशन प्रदाता - Google, Apple, Waze - अलग-अलग काम करता है। उनमें से प्रत्येक डेटा प्राप्त करता है जो केवल अपने उपयोगकर्ताओं से अपने सर्वर पर जाता है, इसलिए इस प्रणाली के वितरण की डिग्री वास्तविकता की अपनी धारणा को प्रभावित करती है। यदि एप्लिकेशन बहुत लोकप्रिय नहीं है, तो सिस्टम मौजूदा भीड़ के सही विचार प्राप्त करने के बजाय, वांछित क्षेत्र के लिए ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने के लिए वापस रोल करता है। नतीजतन, कई खिलाड़ी स्वतंत्र रूप से अपूर्ण जानकारी के साथ काम करते हैं, उम्मीद करते हैं कि सड़क नेटवर्क आसानी से अपने सभी उपयोगकर्ताओं को निगल जाएगा।

इस बीच, शहरी परिवहन इंजीनियर अपने निपटान में उपकरणों का उपयोग करके यातायात का प्रबंधन करने में व्यस्त हैं - ट्रैफिक मीटर, इलेक्ट्रॉनिक डिस्प्ले, और रेडियो प्रसारण जो कि पहले से ही उल्लेख किए गए अलग-अलग मार्गों की पेशकश करते हैं। उनका लक्ष्य ट्रैफिक जाम को नियंत्रित करना, सुरक्षित और कुशल स्थिति में सड़क नेटवर्क को बनाए रखना है, और दुर्घटनाओं, खेल मैचों और आपातकालीन निकासी के लिए उचित रूप से जवाब देना है।

सिटी इंजीनियर अलगाव में और अधूरी जानकारी के साथ काम करते हैं, क्योंकि उन्हें इस बात का कोई अंदाजा नहीं है कि आवेदन किसी भी समय क्या करेंगे। आज का शहर यातायात की मात्रा को खो रहा है जिसके लिए सड़कों तक पहुंच की आवश्यकता है। अल्पावधि में, यह सुरक्षा समस्याओं की ओर जाता है, और लंबी अवधि में, एक नियोजन समस्या। यह स्थिति शहर को यह जानकारी प्रदान नहीं करती है कि वह यातायात को कम करने के लिए बेहतर रणनीतियों को विकसित करने के लिए उपयोग कर सकता है - उदाहरण के लिए, वाणिज्यिक उद्यमों को काम शिफ्ट की अनुसूची बदलने के लिए प्रोत्साहित करना, और वितरण और परिवहन में शामिल उद्यमों - अन्य मार्गों का उपयोग करना।


केवल बकरियों के लिए? लॉस एंजिल्स में खड़ी और संकरी बैक्सटर स्ट्रीट कभी बकरी के रास्तों का एक नेटवर्क थी, और अब मोबाइल नेविगेटर के लिए यह आवासीय क्षेत्र की किसी भी अन्य सड़क की तरह दिखता है

आप इन चक्कर मार्गों में से एक से लाभान्वित हो सकते हैं, लेकिन यह संभावना नहीं है कि आप लंबे समय में उनसे लाभान्वित होंगे। ऐसा करने के लिए, सिस्टम को समग्र रूप से व्यवहार करना आवश्यक है, और शायद कुल ईंधन खपत और प्रदूषण उत्सर्जन पर भी विचार करें। तभी हम सभी नागरिकों और हमारे पर्यावरण के लाभ के लिए इन यातायात पुनर्निर्देशन एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।

इस बीच, आवासीय क्षेत्र और उनके निवासी राजमार्गों के रूप में अपनी सड़कों का उपयोग करके एलियंस से लड़ रहे हैं। समस्या की शुरुआत में, 2014 के क्षेत्र में, निवासियों ने आवेदन को टालने की कोशिश की और दुर्घटना की रिपोर्टों को गलत तरीके से प्रस्तुत किया, उन्हें यह विश्वास दिलाने की कोशिश की कि आंदोलन को बाधित करने वाली समस्याएं थीं। फिर कुछ निवासियों ने झूठ बोलने वाले पुलिस अधिकारियों को स्थापित करने, आंदोलन को धीमा करने और इन सड़कों पर ड्राइविंग की मूल गति को कम करने की आवश्यकता के अधिकारियों को आश्वस्त किया।

न्यू जर्सी के लियोन शहर ने बस चरम यातायात के दौरान यातायात के लिए कई सड़कों को बंद कर दिया, और उन ड्राइवरों से गंभीर जुर्माना लेना शुरू कर दिया जो वहां नहीं रहते हैं। पड़ोसी शहरों ने उसके उदाहरण का अनुसरण किया। इस समाधान के साथ एक अप्रत्याशित समस्या यह थी कि स्थानीय उद्यमियों ने एक ग्राहक खोना शुरू कर दिया था जो ऐसे घंटों में शहर के माध्यम से ड्राइव नहीं कर सकता था।

लॉस एंजिल्स ने हाल ही में बैक्सटर स्ट्रीट के साथ समस्याओं पर प्रतिक्रिया व्यक्त की, और इसे केवल डाउनहिल ट्रैफ़िक के साथ एक तरफ़ा बना दिया। समाधान अभी भी सही नहीं था - परिणामस्वरूप, स्थानीय निवासियों को लंबा रास्ता तय करना पड़ा, लेकिन आंदोलन की यादृच्छिकता कम हो गई।

2017 में जंगल की आग के साथ खराब स्थिति ने स्पष्ट रूप से लॉस एंजिल्स में मोबाइल नाविकों और पारंपरिक यातायात प्रबंधन सेवाओं के समन्वित काम की कमी का प्रदर्शन किया। मोबाइल एप्लिकेशन लोगों को सड़कों पर पुनर्निर्देशित करते हैं, अधिकारियों द्वारा अवरुद्ध, आग के मुंह में। यह एल्गोरिदम का दोष नहीं है - सड़कों की स्थिति पर अप-टू-डेट जानकारी बनाए रखना बहुत मुश्किल है जब घटनाएं इतनी जल्दी विकसित होती हैं। हालांकि, यह दर्शाता है कि शहर के अधिकारियों को सहयोग करने के लिए एक रास्ता चाहिए, और कभी-कभी इन अनुप्रयोगों के संचालन को भी प्रभावित करता है। सौभाग्य से, एक पुलिस अधिकारी एक समस्या स्थल पर था, शारीरिक रूप से यातायात को एक सुरक्षित पथ पर पुनर्निर्देशित करना।

लेकिन ये सभी अस्थायी उपाय हैं; वे कम करते हैं लेकिन गतिशीलता में सुधार नहीं करते हैं। वास्तव में, हमें एक सामाजिक रूप से इष्टतम स्थिति की आवश्यकता होती है जिसमें औसत यात्रा समय हर जगह कम से कम हो। परिवहन इंजीनियर इस राज्य को इष्टतम प्रणाली का संतुलन कहते हैं; यह वार्डरोप के संतुलन के दो सिद्धांतों में से एक है। हम अनुप्रयोगों और नियोजित यातायात प्रवाह के निर्देशों का पालन करते हुए लोगों की भीड़ को एक साथ कैसे ला सकते हैं, जो कम से कम, पहले से ही हमारे पास मौजूद तंत्र का उपयोग करते हुए, सामाजिक रूप से अनुकूलित प्रणाली की ओर बढ़ रहा है? आप सड़क नेटवर्क की वर्तमान स्थिति पर सभी बिंदुओं को एकत्रित करके शुरू कर सकते हैं। हालांकि, सभी को एक आम बायलर में डेटा डंप करने के लिए मजबूर करना आसान नहीं होगा। यह डेविड और गोलियत की कहानी की याद दिलाता है - Google और Apple जैसे खिलाड़ियों के पास बड़े पैमाने पर सर्वर इन्फ्रास्ट्रक्चर हैं जो इस डेटा को संसाधित करते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि कई शहरों में उन्नत तकनीक विकसित करने के लिए केवल सीमित वित्तीय संसाधन हैं। नई प्रौद्योगिकियों में निवेश करने में असमर्थ, शहर बड़े प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के साथ पकड़ में नहीं आते हैं, और अंत में वे केवल विनियमन में शामिल होते हैं। उदाहरण के लिए, पोर्टलैंड, सिएटल और कई अन्य शहरों ने आवासीय सड़कों पर अधिकतम गति को 30 किमी / घंटा तक कम कर दिया है।

बेहतर तरीके हैं। हमें एप्लिकेशन निर्माताओं को यह विश्वास दिलाना चाहिए कि यदि वे एक-दूसरे के साथ और शहर की सरकारों के साथ जानकारी साझा करते हैं, तो मार्ग-निर्माण एल्गोरिदम बहुत अधिक पूर्ण चित्र का उपयोग कर सकेंगे, जिसमें अन्य चीजें, भौतिक बुनियादी ढांचे की जानकारी: ट्रैफिक लाइट शेड्यूल, कार मीटर से डेटा शामिल हैं। कैमरों। डेटा साझा करने से ट्रैफ़िक प्रबंधन सेवाओं में मदद करते हुए उनके अनुप्रयोगों की गुणवत्ता में सुधार होगा।

सबसे पहले, हमें वाणिज्यिक कंपनियों, शहरी इंजीनियरिंग समूहों, और यहां तक ​​कि उबर और Lyft जैसी परिवहन कंपनियों के प्रतिनिधियों से संयुक्त समितियां बनाने की आवश्यकता है। जानकारी साझा करने से हमें यह समझने में मदद मिलेगी कि भीड़ को कम करने और हमारी गतिशीलता को प्रबंधित करने के लिए सबसे अच्छा कैसे है।

कई समस्याएं हैं जिन्हें सभी अनुप्रयोगों और बुनियादी ढांचे के उपकरणों को एक साथ काम करने से पहले दूर करना होगा, सभी के लिए समान रूप से यातायात को अनुकूलित करना।

यातायात के प्रबंधन में वास्तविक कठिनाई इस समस्या की सघनता है। एप्लिकेशन उपयोगकर्ताओं से डेटा स्ट्रीम और शहरी सेंसर से डेटा का उपयोग करने के लिए, एक नई विश्लेषणात्मक परत बनाना आवश्यक होगा जो मुख्य जानकारी को स्वीकार करती है, इसे अनाम रूप से जोड़ती है, इसे जोड़ती है और इसे एक ऐसे रूप में प्रदर्शित करती है जो सरकारी यातायात नियंत्रण प्रणालियों के लिए पचाने में आसान होगी।

हमें सिमुलेशन कार्यक्रमों की भी आवश्यकता होगी जो शहर के पैमाने पर हमारी गतिशीलता की गतिशीलता को मॉडल करने के लिए इस सभी डेटा का उपयोग कर सकते हैं। इस तरह के सॉफ्टवेयर का विकास यूएस डिपार्टमेंट ऑफ एनर्जी एनर्जी एफिशिएंट मोबाइल सिस्टम्स प्रोग्राम द्वारा वित्त पोषित चल रहे शोध में एक महत्वपूर्ण विषय है, जो यहां टेक्नोलॉजीज और तीन राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं द्वारा संचालित है: लॉरेंस बर्कले, आर्गन और पैसिफिक नॉर्थवेस्ट।मैं बर्कले में इस कार्यक्रम में पर्यावरण की दृष्टि से सतत परिवहन पहल के एक अतिथि वैज्ञानिक के रूप में काम कर रहा हूं। आज, मेरे नेतृत्व में एक टीम, इन तीन प्रयोगशालाओं के शोधकर्ताओं सहित, ने कई बड़े शहरों के लिए सिमुलेशन विकसित किया है जो ऊर्जा विभाग के सुपर कंप्यूटरों पर कुछ ही मिनटों में काम कर सकते हैं। अतीत में, इस तरह के सिमुलेशन ने दिनों या हफ्तों तक काम किया। मुझे विश्वास है कि ये सिमुलेशन नए भीड़ प्रबंधन दृष्टिकोणों को जन्म देंगे जो इन समस्याओं के कई पहलुओं को ध्यान में रखते हैं।

हमारी एक परियोजना में, हमने "स्टार्ट पॉइंट / एंड पॉइंट" (परिवहन कर्मचारियों की शब्दावली के अनुसार ढुलाई) के 22 मिलियन जोड़े लिए, और सैन फ्रांसिस्को खाड़ी क्षेत्र के लिए एक सिमुलेशन बनाया, जो प्रत्येक दौड़ के लिए कम से कम यात्रा के समय को निर्धारित करता है, साथ ही साथ ट्रैफ़िक पैटर्न भी। पूरे दिन प्रत्येक पथ पर। हमने एक एल्गोरिथ्म जोड़ा है जो कारों को उस समय पुनर्निर्देशित करता है जब सिमुलेशन में गंभीर भीड़ का तेजी से गठन शामिल होता है। हमने पाया कि लगभग 40,000 कारों को भीड़ के समय में और लगभग 120,000 को शाम को भीड़ के घंटों के दौरान पुनर्निर्देशित किया जाता है। स्वाभाविक रूप से, राजमार्ग पर किसी प्रकार की दुर्घटना इन संख्याओं को बढ़ाएगी।

यह सिमुलेशन दर्शाता है कि यातायात प्रवाह के संतुलन में परिवर्तन से यातायात की योजना कितनी प्रभावित हो सकती है, साथ ही साथ यह योजना हमें डेटा देती है जो हम अभी तक सीधे नहीं कर सकते हैं। अगला सवाल यह है कि सड़क नेटवर्क का कौन सा हिस्सा हम उपयोग कर सकते हैं, आवासीय क्षेत्रों में सड़कों पर यातायात बढ़ाने के लिए राजमार्ग की भीड़ को बदल सकते हैं।

हमारा अगला कदम आवासीय क्षेत्रों में सड़क प्रतिबंधों को ध्यान में रखने के लिए एल्गोरिदम को बदलना होगा। हम, उदाहरण के लिए, यह जानते हैं कि उन स्थानों पर ट्रैफ़िक को पुनर्निर्देशित करना आवश्यक नहीं है जहां ऐसे समय में स्कूल होते हैं जब स्कूली बच्चों को वहां लाया जाता है या ले जाया जाता है, और हमें तदनुसार एल्गोरिदम को सही करना होगा।

हमें उम्मीद है कि जल्द ही हम इन उपकरणों को राज्य यातायात नियंत्रण सेवाओं के हाथों में रख सकेंगे।

यहां हम बताए गए समस्याओं को हल करने के लिए इस तकनीक के साथ क्या करने की कोशिश कर रहे हैं। हालांकि, गैर-तकनीकी बाधाएं भी हैं। उदाहरण के लिए, वाहन के स्थान डेटा में व्यक्तिगत जानकारी हो सकती है जिसे गुमनाम रूप से प्रसारित नहीं किया जा सकता है। और वाणिज्यिक कंपनियों के वर्तमान व्यवसाय मॉडल उन्हें मूल्यवान डेटा साझा करने के लिए अनिच्छुक बना सकते हैं।

तकनीकी और अन्य समस्याओं को हल करने के लिए, वाणिज्यिक और गैर-लाभकारी संगठनों के बीच अनुसंधान और गठबंधन की आवश्यकता होगी, और उसके बाद ही हम इस सहकारी पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर सकते हैं। लेकिन जितना अधिक हम अपनी सड़कों की गतिशीलता को चलाते हैं, हमारे ट्रैफिक प्रबंधन उपकरण जितने प्रभावी होंगे, उतना ही बेहतर होगा कि वे स्थानीय निवासियों की समस्याओं, कार बेड़े के मालिकों के व्यवसायिक लक्ष्यों, लोगों के स्वास्थ्य और सुविधा का ध्यान रख सकें।

मुझे यकीन है कि अधिकांश अच्छी तरह से सूचित लोग आम अच्छे के लिए छोटी असुविधाओं से सहमत होंगे। क्या आप रिहायशी इलाकों में जाने और पर्यावरण को बेहतर बनाने के लिए ड्राइविंग के लिए कुछ अतिरिक्त मिनट खर्च करने पर सहमत नहीं होंगे?