مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ AI کروز کنٹرول 'انتظامی' عنصر کو کاٹ کر ٹریفک جام کو ختم کر سکتا ہے

ایک ملٹی یونیورسٹی ریسرچ ٹیم نے ٹریفک جام کا حل تلاش کیا ہے جو ہر ایک کے سفر کو متاثر کرتا ہے: AI ٹریفک مینیجرز جو کہ لوگوں کی طرح ڈرائیونگ کرنے کے بجائے ٹریفک کی روانی کو مزید ہموار بنانے کے لیے اپنے اردگرد کے ماحول پر ردعمل ظاہر کرتے ہیں۔

یہ ایک پانچ روزہ مقدمے کی ابتدائی تجویز ہے جو پچھلے ہفتے نیش وِل میں ہوئی تھی جس میں محققین نے دیکھا تھا۔ CIRCLES کنسورشیم I-100 پر صبح کی ہائی وے ٹریفک میں AI سے چلنے والے کروز کنٹرول سسٹم کے ساتھ 24 انسانی پائلٹ گاڑیاں تعینات کریں۔

تجربے کے ساتھ CIRCLES کنسورشیم کا مقصد، اور اس کا مجموعی مشن، ٹریفک کے بہاؤ کو بہتر بنانے اور ایندھن کی کھپت کو کم کرنے کے لیے گہری کمک کا استعمال کرنا ہے جس کی وجہ سے اسے "فینٹم جام" کہتے ہیں یا ٹریفک کی سست روی جس کی کوئی ظاہری وجہ نہیں ہے، اس کے علاوہ کوئی اور وجہ نہیں ہے کہ انسان کس طرح کا رجحان رکھتے ہیں۔ ڈرائیو

"ڈرائیونگ بہت بدیہی ہے۔ اگر آپ کے سامنے کوئی خلا ہے، تو آپ تیز ہو جاتے ہیں۔ اگر کوئی بریک لگاتا ہے تو آپ سست ہوجاتے ہیں۔ لیکن یہ پتہ چلتا ہے کہ یہ انتہائی عام ردعمل ٹریفک کو روکنے اور توانائی کی ناکارہ ہونے کا باعث بن سکتا ہے،" CIRCLES کنسورشیم کے پرنسپل تفتیش کار اور UC برکلے کے پروفیسر الیگزینڈر باین نے کہا۔

تجربے میں استعمال ہونے والی گاڑیاں AI الگورتھم سے لیس تھیں جنہیں CIRCLES ٹیم "اسپیڈ پلانرز" اور "کنٹرولرز" کہتے ہیں۔ یہ دونوں ٹریفک کے بہاؤ کو بہتر بنانے کے لیے گاڑی کی بہترین رفتار کا تعین کرنے کے لیے ٹریفک کی مجموعی صورتحال اور فوری ماحول کے بارے میں معلومات کا استعمال کرتے ہیں۔ 

باین نے کہا، "ہمارے ابتدائی نتائج بتاتے ہیں کہ سڑک پر ان گاڑیوں کے ایک چھوٹے سے تناسب کے ساتھ بھی، ہم ٹریفک کے مجموعی رویے کو مؤثر طریقے سے تبدیل کر سکتے ہیں۔" 

تھوڑی سی AI ٹریفک بہت آگے جا سکتی ہے۔

تجربے کے دوران جمع کیے گئے ڈیٹا کی سراسر مقدار کی وجہ سے، باین کا خیال ہے کہ زیادہ درست نتیجہ حاصل کرنے میں مہینوں لگ سکتے ہیں۔ پھر بھی، ابتدائی نتائج ایک کی حمایت کرتے دکھائی دیتے ہیں۔ چھوٹا تجربہ 2016 میں UC برکلے کے محققین کے ذریعہ انجام دیا گیا۔

چھ سال پہلے اس ٹیسٹ میں، بند سرکلر ٹریک پر 20 کاریں انسانی ڈرائیوروں کے ذریعے چلائی گئیں، اور محققین نے ہائی ویز اور مصروف سڑکوں پر ایک جیسے نمونوں کی ظاہری شکل کو نوٹ کیا۔ ٹیسٹ میں واحد AI سے لیس گاڑی کو شامل کرنے سے بھیڑ کم ہوئی اور ایندھن کے استعمال میں 40 فیصد کمی واقع ہوئی۔ 

پچھلے ہفتے کے ٹیسٹ میں کچھ نئی ٹکنالوجی شامل کی گئی جس نے اسے ایک گیم چینجر کے طور پر بیان کیا: گاڑیوں نے آپس میں کارروائیوں کو مربوط کیا، جس سے وہ آگے کے حالات پر ردعمل ظاہر کر سکیں اور اس کے مطابق اپنے ٹریفک کے اثر و رسوخ کے نیٹ ورک کو مربوط کر سکیں۔ 

AI سے چلنے والی گاڑیاں I-24 MOTION کوریڈور سے مقامی ٹریفک کے حالات کے بارے میں معلومات بھی شامل کرتی ہیں جہاں یہ ٹیسٹ کیا گیا تھا، جو کہ ٹریفک کی نگرانی کے لیے 300 4K سینسر سے لیس ہائی وے کا ایک حصہ ہے۔ 

I-24 اور گاڑیوں کے سینسرز دونوں کے ڈیٹا سے لیس، CIRCLES ٹیم اپنے کمپیوٹر سمیولیشن کو اپ ڈیٹ کرنے کا ارادہ رکھتی ہے تاکہ حقیقی دنیا کی بہتر عکاسی کرنے میں ان کی مدد کی جا سکے۔ اس کے حصے کے طور پر، وہ چاہتے ہیں کہ ان کا جہاز AI نہ صرف ٹریفک کو بہتر طریقے سے کنٹرول کرنا سیکھے، بلکہ عوامی روڈ ویز پر سماجی طور پر قابل قبول ڈرائیور بننا بھی سیکھے۔

"ہم اپنی گاڑیوں کو ایک مخصوص انداز میں چلانے کی تربیت دینا چاہتے ہیں جو انسانوں جیسا نہ ہو، بلکہ سماجی طور پر مکمل طور پر ناقابل قبول بھی نہ ہو۔ CIRCLES کے چیف انجینئر اور شریک پرنسپل تفتیش کار جوناتھن لی نے کہا کہ امتحانی ہفتے کے دوران ہمارے لیے ایک بڑی توجہ ہمارے ڈرائیوروں کے تاثرات کی بنیاد پر اپنے کنٹرولرز کو روزانہ کی تبدیلیاں کرنا تھی۔ 

لی نے کہا کہ آخر کار ٹیم اسی طرح کی ٹکنالوجی کو بہت سی گاڑیوں میں تعینات دیکھنا چاہتی ہے، "اگر سبھی نہیں، تو گاڑیاں"۔ CIRCLES ٹیم اپنی ٹیکنالوجی کو بڑھانے پر کام کر رہی ہے، لیکن ہم اس بات کا تعین کرنے کے قابل نہیں تھے کہ آیا ایسی ٹیکنالوجی آپ کے قریب کسی ہائی وے تک پہنچ سکتی ہے یا نہیں۔ ®