به گزارش خودروهای تجاری؛ با افزایش جمعیت شهری، رشد تعداد وسایل نقلیه، و پیچیده‌تر شدن الگوهای رفت‌وآمد در کلان‌شهرها، مدیریت ترافیک به یکی از چالش‌های اساسی برنامه‌ریزان شهری تبدیل شده است. در چنین بستری، فناوری‌های نوین از جمله هوش مصنوعی (AI) می‌توانند نقشی محوری در ارتقاء کیفیت و کارایی سیستم‌های کنترل ترافیک ایفا کنند. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده در زمان واقعی، راهکاری نوآورانه برای کاهش ترافیک، تصادفات و آلودگی هوا فراهم می‌آورد.
تعریف سیستم‌های هوشمند ترافیکی مبتنی بر AI
هوش مصنوعی مجموعه‌ای از الگوریتم‌هاست که با تحلیل حجم عظیم داده‌ها، توانایی یادگیری، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری را داراست. در سیستم‌های ترافیکی، AI میتواند با ترکیب اطلاعات دریافتی از دوربین‌ها، سنسورها، اپلیکیشن‌های مسیریابی، و سوابق رفت‌وآمد، مسیرهای بهینه‌سازی‌شده را طراحی کرده و چراغ‌های راهنمایی، تابلوها و سیستم‌های هشداردهنده را به‌صورت دینامیک کنترل کند.
کاربردهای عملی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل شهری
۱٫ کنترل هوشمند چراغ‌های راهنمایی
با استفاده از دوربین‌ها و سنسورهای تشخیص تراکم، الگوریتم‌های AI می‌توانند مدت زمان چراغ قرمز یا سبز را براساس حجم ترافیک تنظیم کنند. این امر به روان‌تر شدن عبور و مرور کمک می‌کند و کاهش تأخیر در چهارراه‌های پرتردد را به همراه دارد.
۲٫ تحلیل داده‌های رفت‌وآمد برای طراحی مسیر
AIبا بررسی الگوهای ترافیکی در ساعات مختلف روز، پیشنهادهایی برای بهینه‌سازی مسیرها، ایجاد مسیرهای اختصاصی، یا حتی تغییر کاربری خیابان‌ها ارائه می‌دهد که میتواند تأثیر چشمگیری بر کاهش ترافیک داشته باشد.
۳٫ هشداردهی زودهنگام تصادفات و اختلال‌ها
با ترکیب داده‌های موقعیت‌یابی لحظه‌ای، دوربین‌های نظارتی، و اطلاعات کاربران، سیستم هوشمند قادر است اختلالات مانند تصادف یا بسته‌شدن مسیر را شناسایی کرده و به رانندگان هشدار دهد. این مسئله به کاهش حوادث دوم و افزایش ایمنی کمک می‌کند.
۴٫ شناسایی و برخورد با تخلفات ترافیکی
با پردازش تصویری لحظه‌ای، سیستم‌های AI می‌توانند تخلفات رانندگی مانند عبور از چراغ قرمز، سرعت غیرمجاز، یا توقف غیرقانونی را ثبت کرده و به‌صورت هوشمند اقدامات لازم را انجام دهند.
وضعیت فعلی ایران در زمینه مدیریت هوشمند ترافیک
ایران در سال‌های اخیر اقدامات محدودی در زمینه هوشمندسازی ترافیک انجام داده است. استفاده از دوربین‌های کنترل سرعت، سیستم‌های ثبت پلاک، و اپلیکیشن‌هایی مانند «شادمان» یا «تهران من» گام‌هایی ابتدایی هستند. با این حال، هنوز فقدان یک سیستم منسجم و مبتنی بر AI احساس می‌شود.
چالش‌ها:
کمبود زیرساخت ارتباطی پایدار و سریع
پراکندگی داده‌ها در سازمان‌های مختلف و نبود سامانه جامع
محدودیت بودجه و منابع انسانی متخصص
نبود سیاست‌های شهری منسجم برای پیاده‌سازی فناوری‌های هوشمند
مقایسه با کشورهای موفق
سنگاپور: با بهره‌گیری از دوربین‌های دقیق، هوش مصنوعی و تحلیل کلان‌داده، موفق به کاهش ۲۰٪ زمان سفرهای شهری شده است.
هلند و سوئد: با اجرای الگوریتم‌های تطبیقی برای تنظیم چراغ‌ها و بهینه‌سازی مسیر، میزان ترافیک در ساعات اوج کاهش یافته است.
چین: با بهره‌گیری گسترده از فناوری‌های تصویری و تحلیل لحظه‌ای، سیستم مدیریت ترافیک در شهرهایی مانند شنزن به‌طور کامل به‌روز و خودکار شده است.
پیشنهادات اجرایی برای ارتقاء مدیریت هوشمند ترافیک شهری در ایران
متخصصان هوش مصنوعی در راستای بهره‌گیری مؤثر از فناوری هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک شهری، مجموعه‌ای از اقدامات اجرایی را پیشنهاد می‌دهند.
تدوین برنامه ملی جامع برای هوشمندسازی حمل‌ونقل شهری:
لازم است دولت با همکاری نهادهای مسئول از جمله وزارت راه و شهرسازی، شهرداری‌ها، پلیس راهور و مراکز علمی، یک سند راهبردی ملی با چشم‌انداز ۵ تا ۱۰ ساله برای توسعه فناوری‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه حمل‌ونقل تهیه و اجرا نماید.
سرمایه‌گذاری هدفمند در توسعه زیرساخت‌های دیجیتال شهری:
برای عملکرد دقیق و پایدار سیستم‌های هوشمند ترافیکی، باید شبکه‌های ارتباطی پرسرعت، اینترنت پایدار، مراکز پردازش ابری و سامانه‌های انتقال داده با ظرفیت بالا در شهرها گسترش یابد. این زیرساخت‌ها شرط لازم برای تحقق مدیریت هوشمند در زمان واقعی هستند.
ایجاد سامانه جامع و یکپارچه ترافیکی شهری:
به منظور تجمیع و بهره‌برداری اثربخش از داده‌های ترافیکی، باید پایگاهی واحد برای ثبت، پردازش، و تحلیل اطلاعات مرتبط با رفت‌وآمد شهری ایجاد شود. این سامانه باید قابلیت اتصال به دوربین‌های نظارتی، سنسورهای ترافیکی، سامانه‌های حمل‌ونقل عمومی و اپلیکیشن‌های مسیریابی را دارا باشد.
توسعه آموزش‌های تخصصی برای نیروی انسانی مرتبط با حمل‌ونقل شهری:
اجرای موفق فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند حضور کارشناسان، مهندسان و مدیران آشنا با مفاهیم نوین دیجیتال است. بنابراین، برگزاری دوره‌های آموزشی تخصصی، جذب نیروهای جوان و متخصص، و استفاده از ظرفیت دانشگاه‌ها باید در دستور کار نهادهای مربوطه قرار گیرد.
اجرای طرح‌های پایلوت در کلان‌شهرهای پرترافیک کشور:
به منظور ارزیابی عملی و بومی‌سازی فناوری‌های هوشمند، می‌توان پروژه‌های آزمایشی را در نقاط پرتردد کلان‌شهرهایی مانند تهران، مشهد، شیراز و اصفهان اجرا کرد. تحلیل نتایج این پروژه‌ها زمینه‌ساز توسعه گسترده‌تر فناوری در سطح کشور خواهد بود.
تدوین چارچوب‌های قانونی با حفظ حریم خصوصی شهروندان:
بهره‌برداری از داده‌های ترافیکی و تصویری باید با رعایت اصول اخلاقی و حقوقی صورت گیرد. بنابراین، تدوین مقررات روشن در حوزه حفظ حریم خصوصی، مالکیت داده‌ها و امنیت اطلاعات، امری ضروری و اجتناب‌ناپذیر است.
هوش مصنوعی میتواند ستون فقرات تحول در مدیریت ترافیک شهری ایران باشد. استفاده صحیح از این فناوری، نه تنها به کاهش ترافیک، تصادف و آلودگی منجر می‌شود، بلکه زیربنایی برای توسعه شهرهای هوشمند و پایدار فراهم می‌آورد. آینده حمل‌ونقل، با تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و فناوری معنا می‌گیرد و ایران فرصت آن را دارد که در این مسیر، گامی بزرگ بردارد.
گزارش: فاطمه اصلان بیک
