IIT Guwahati, Hindistan trafiğini dron ve yapay zekâyla modelledi

Mevcut modeller neden yetersiz

İnşaat Mühendisliği Bölümü Profesörü Akhilesh K Maurya, mevcut modellerin çoğunun trafiğin görece düzenli ve araçların daha homojen olduğu koşullara göre geliştirildiğini söylüyor. Hindistan'da ise motosikletler, üç tekerlekliler ve dört tekerlekli araçlar yolu yayalarla paylaşıyor. Bu durum hız, aralık ve araçlar arası etkileşimde daha büyük değişkenlik yaratıyor.

Veriler, boş yollarda araçların birbirinden daha fazla mesafe bıraktığını gösterdi. Trafik orta yoğunluğa ulaştığında aralıklar daralıyor ve araçlar birbirini daha yakından takip ediyor. Trafik çok yoğunlaşıp tıkanıklığa yaklaştığında ise aralıklar yeniden açılıyor. Maurya'ya göre trafik yoğunluğu, araç aralığı ve hız arasındaki ilişki doğrusal olmayabilir.

Araştırmacılar ayrıca tıkanıklık başlamadan önce tam akış koşullarında her şeritte bir noktadan yaklaşık 3 bin aracın geçtiğini kaydetti. Araçların durduğu sıkışıklıkta ise yoğunluk, yolun tüm genişliği boyunca kilometre başına yaklaşık 900 araca ulaştı.

Tek değer yerine hız aralığı

Ekip altı matematiksel modeli test etti ve iki makine öğrenmesi modeli eğitti. Hindistan trafiğinin değişkenliği ve öngörülemezliği nedeniyle modeller tek bir hız değeri yerine olası araç hızlarının aralığını tahmin ediyor. Böylece heterojen trafiğin doğal değişkenliği daha gerçekçi yansıtılıyor.

Maurya, Hindistan'a özgü bu tür modellerin daha gerçekçi trafik simülasyonunu, yol ve kavşak tasarımını, tıkanıklık yönetimini, kapasite değerlendirmesini ve Hindistan koşullarına uygun akıllı trafik yönetim sistemlerinin geliştirilmesini destekleyebileceğini belirtiyor.