كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إنهاء “الاختناقات المرورية”؟

GRACE WANG

غريس وانغ هي أستاذة في كلية Ying Wu للحوسبة في معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا (NJIT). وهي أيضًا المديرة المؤسسة لمركز الذكاء الاصطناعي للأبحاث في NJIT. وهنا تقدم رؤيتها للطرق الجديدة التي سيساعد بها الذكاء الاصطناعي في تخفيف الازدحام المروري.

في إحدى ليالي الأسبوع، الساعة العاشرة مساءً، تقود سيارتك في طريق العودة إلى المنزل بعد لقاء في منزل صديق. تجد الشوارع خالية تمامًا وخاوية من السيارات. عندما تصل إلى تقاطع مهجور، تتوقف السيارة بانتظار الإشارة الحمراء. تمر ثوانٍ وتتحول الانزعاج الطفيف إلى إحباط عندما تدرك أنك تقف أمام الإشارة لمدة دقيقة كاملة، وتتساءل كيف يمكن أن تكون الشوارع بهذا الخلاء تقريبًا بدون أي سيارات!

إذًا، ماذا يعني ذلك؟ كما يعلم العديد من السائقين بشكل مؤلم، فإن العديد من أنظمة التحكم في التقاطعات في الولايات المتحدة تعتمد على نظام توقيت. عادةً ما يتم مزامنة أنظمة حركة المرور تقريبًا وفقًا لمعدل تدفق المرور، مما يؤدي إلى سوء تنظيم الإشارات. تكلفة إشارات المرور غير المزامنة تكون باهظة: فالأميركيون يفقدون ما يصل إلى 23.7 مليون ساعة يوميًا بسبب إشارات المرور غير المتزامنة، وهذا يمكن أن يزيد من تدهور الأحوال المناخية. قد تكون هذه الحالة مقبولة لمخططي المدن على مر العقود، ولكن التكنولوجيا الجديدة يمكن أن تفتح الباب أمام إدارة حركة المرور في المناطق الحضرية بشكل أكثر ذكاءً وأمانًا.

بدأت المركبات ذاتية القيادة (AVs) بالفعل في إظهار تأثيرها المحدود في تحسين تدفق حركة المرور في المناطق الحضرية، ولكن هناك فرصة كبيرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لمعالجة قضايا الكفاءة الهيكلية بشكل أفضل. في حالة وجود تقاطع فارغ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي، التي تم تدريبها على مجموعات شاملة من البيانات المرورية، أن تتنبأ بدقة وتعديل مدة إشارات المرور. هذا ليس فقط لمساعدة السائقين في توفير الوقت الثمين، ولكن أيضًا للمساعدة في تجنب الاصطدامات غير المقصودة.

من الرعاية الصحية إلى التعليم العالي، يستعد الذكاء الاصطناعي لقلب كل صناعة رأسًا على عقب. ومع ذلك، في ضوء التوسع السريع والشيخوخة السريعة للبنية التحتية الحضرية في أميركا، حان الوقت لإعادة تصور كيفية توحيد الاستراتيجيات وتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مدننا المتنامية.

الاختناقات المرورية والحوادث.. الذكاء الاصطناعي كاستجابة ديناميكية

لنتخيل سيناريو آخر يعرفه معظم سكان المدن: عند التقاطعات المزدحمة، تحدث تكدسات للسيارات على الطريق الأولى بشكل أكبر من الطريق الفرعية المتقاطعة، مما يؤدي إلى تكون ازدحام خطير في وسط الشارعين، ويترتب عليه استخدام الأبواق وسماع أصوات عالية. أصوات الغضب تعلو، وقد يتسبب ذلك في حوادث وإصابات وحتى وفيات في أسوأ الحالات. يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على التخفيف من هذه المشاكل، حيث يمكنه تحسين تدفق حركة المرور وتقليل الازدحام وتحسين التنقل بشكل عام. يمكن أن يسهم في ذلك من خلال مراقبة دقيقة لمساحات وقوف السيارات العامة المتاحة وجداول النقل العام، مما يؤدي إلى تقليل الازدحام وتخفيض احتمالية وقوع حوادث في مناطق النقل العام ومحيطها.

بالإضافة إلى ذلك، فإن قدرة نظام المرور في المدينة على تنفيذ بروتوكولات الاستجابة الآلية للطوارئ بعد وقوع حادث، ستكون حاسمة في منع وقوع أضرار إضافية على الأرواح أو الممتلكات. يمكن لأنظمة المرور المعتمدة على الذكاء الاصطناعي اكتشاف الحوادث على الفور ونقل التفاصيل ذات الصلة إلى السلطات المحلية، مما يسمح بأوقات استجابة أسرع وتسريع العملية التقليدية لإعادة توجيه حركة المرور. يُعرف هذا باسم استباقية مركبات الطوارئ (EVP)، وفي المستقبل القريب الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن استخدام جميع أنواع أجهزة استشعار المرور والكاميرات والعدادات لتبسيط هذه المهمة.

عامل الطلب العام

كيف نصل إلى هذه الوجهة لنظام نقل حضري أكثر كفاءة وأمانًا؟ إذا كانت الأمثلة السابقة للابتكار على هذا النطاق يمكن الاسترشاد بها، فهناك مؤشر قوي على أن الطلب الاستهلاكي المتزايد سوف يؤدي دورًا رئيسيًا.

على سبيل المثال، أثار ظهور جهاز iPhone ومتجر التطبيقات الخاص به حماسًا عامًا واسع النطاق، مما أدى لاحقًا إلى زيادة الطلب على زيادة الخدمة الخلوية، وقدرات النطاق العريض الأسرع، ونظام بيئي كامل للهواتف الذكية لم يكن موجودًا من قبل. منذ ذلك الحين، تم تحفيز الشركات بشكل أكبر لاقتحام هذه المساحات التحويلية في وقت مبكر، وبناء تطبيقات الهاتف المحمول، وبناء أجهزة محسنة للحصول على حصتها في السوق المتنامية. في عام 2021، أعلنت Apple أن أكثر من مليار جهاز iPhone قيد الاستخدام النشط، مما يدل على الحجم الهائل لقاعدة المستهلكين.

بالطبع، ليس اتجاه المستهلك وحده هو العامل الدافع الوحيد وراء تطوير حلول حركة المرور الذكية بواسطة الذكاء الاصطناعي. قد تكون هناك مجموعة من العوامل المحفزة، مثل تحسين أداء المركبات ذاتية القيادة وتحقيق سجل مثبت من الحوادث المنخفضة، أو ظهور مركبة ذات أهمية ثقافية تتساوى في الأهمية مع نجاح هائل مثل iPhone، أو تكامل البنية التحتية الذكية على جانب الطريق في المدن الأميركية التي تمكنها من التواصل مع المركبات. جميع هذه العوامل ستساهم بشكل جماعي في إنشاء نظام بيئي شامل لحركة المرور الذكية.

وبينما يدفع المستهلكون المزيد من المال مقابل السيارات التي تعمل بالرقائق والبرمجيات المتقدمة، هناك زخم متزايد لتجاوز الأساليب التقليدية المتمثلة في توجيه العنصر البشري لحركة المرور، والأقماع والحواجز المرورية ذات اللون البرتقالي الساطع، وشاشات LED غير الدقيقة في محطات القطار. والأمر الواضح هو أن ذلك سيتطلب جهدًا متفانيًا نيابة عن الشركات الخاصة، والجمهور بشكل عام، لإيصالنا إلى مستقبل أكثر أمانًا وأسرع للنقل.

المصدر: Traffic Technology Today