هل حلول الذكاء الاصطناعي فتحت نافذة أمل لمشكلة الازدحام المروري؟
مدينة بنجالورو الهندية:
العاصمة البرتغالية لشبونة:
مدينة هاغن الألمانية:
مدينة لندن البريطانية:
مدينة بيتسبرج في الولايات المتحدة:

يُعد الازدحام المروري مشكلة كبيرة تُؤرّق الكثير من الدول حول العالم، فهي تعد من أكبر التحديات، وذلك سبب نتائجه السلبية على الأفراد والمجتمع، وكما تؤثر سلباً على اقتصاد المدن ومستوى الحياة في المدينة، وتزداد هذه المشكلة تعقيداً بسبب التزايد المستمر في أعداد السيارات التي من المتوقع أن يتضاعف عددها ليصل إلى أكثر من ملياري سيارة حول العالم بحلول عام 2040، ولذلك، أصبح من الضروري على إدارات المرور وكذلك التخطيط الحضري أن تنظر في وسائل وطرق جديدة للتعامل مع هذا التحدي والتقليل من الازدحام والاختناقات المرورية في شوارع المدينة.



هل حلول الذكاء الاصطناعي فتحت نافذة أمل لمشكلة الازدحام المروري؟



كثيراً ما كنت تقود سيارتك ووجدت نفسك تنتظر لفترات طويلة من الزمن حتى تحرك السيارات التي تقطع الطريق أمامك، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل ذلك وغيره من الأمور التي قد تصيبك بالإحباط أثناء القيادة في المدينة، شيئاً من الماضي، ويتمثل أحد الحلول التي فتحت نافذة أمل جديد لحل هذه المشكلة في الذكاء الاصطناعي، حيث قد بدأت مدن عدة حول العالم في في استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من أجل التعرف على أنماط الحركة في شوارع المدينة وذلك للتنبؤ بحجم الكثافة المرورية، وهو ما لم يكن ليحدث من دون تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.



مدينة بنجالورو الهندية:



يعاني سكان هذه المدينة من الازدحام الشديد فيها، حيث تصل متوسط السرعة في بعض طرقها في ساعات الذروة إلى 4 كيلو في الساعة، فهذا قامت المدينة بالتعاون مع شركة “سيمنز” الألمانية ببناء نموذج مراقبة تجريبي يستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي عبر الملايين من كاميرات المرور المنتشرة، وبذلك هناك كاميرات المرور التي تقوم بتحديد المركبات بشكل آلي، لترسل المعلومات إلى مركز تحكم مركزي حيث تقوم الخوارزميات بتقدير كثافة الحركة المرورية على الطريق. وبناء عليه، يقوم النظام بإجراء تغييرات في إشارات المرور على أساس معلومات آنية.



هل هناك تحديات من استخدام هذا النظام؟



وقد واجهتهم بعض التحديات من خلال استخدام هذا النظام، حيث أنّ التعامل بهذا الشكل يستوجب توفر الكثير من البيانات التي تخص أعداد مستخدمي الطرق بما فيهم المشاة وأنواع المركبات في التقاطعات، وهو أمر توفره أنظمة مراقبة المرور والبنية التحتية للطرق ومن السيارات والسائقين أنفسهم عبر هواتفهم الذكية، وتعمل الشركة الألمانية على ربط شبكات النقل المختلفة من خلال العمل مع المدن والحكومات المحلية في العالم على التعرف على أنماط معينة من الحركة في محاولة لتحسين تجربة استخدام الطرق لجميع الفئات.



العاصمة البرتغالية لشبونة:



ولا يتوقف عمل الشركة على تحسين الطرق للسيارات فحسب بل كذلك للدراجات الكهربائية، ففي العاصمة البرتغالية تستخدم المدينة تقنية تعلم الآلة لتحليل مصادر بيانات مختلفة مثل العوامل الجوية للتنبؤ بمستقبل الطلب على محطات الدراجات التي تقوم بتشغيل 1400 دراجة كهربائية فيها، يساعد ذلك في ضمان توفر الدراجات ومساحات إعادة الشحن.



مدينة هاغن الألمانية:



وفي هذه المدينة تم الاستعانة بأنظمة الذكاء الاصطناعي للمساهمة في تنظيم الحركة المرورية، والعمل على التحكم في إشارات المرور وتقليل أوقات الانتظار عند التقاطعات وتمكنت أنظمة المحاكاة هذه من خفض أوقات الانتظار بنسبة 47% نتيجة لهذه الطريقة مقارنة بالطرق التقليدية لتنظيم المرور.



مدينة لندن البريطانية:



حيث قام باحثون بمعهد آلان تورينج في لندن ومؤسسة تويوتا للحركة، بالعمل على مشروع جديد يستكشف كيف يمكن لأنظمة إدارة المرور أن تصبح أكثر ديناميكية وتجاوباً عبر استخدام الذكاء الاصطناعي. حالياً، يجرون محاكاة تزيد في تعقيداتها وتطورها، ممّا يساعد خوارزمياتهم على تعلم كيفية التنبؤ بالتغيرات في حركة المرور. على الرغم من أنهم لا يزالون يختبرون النظام، إلا أنهم يأملون في تطبيقه  في العالم الحقيقي قريباً.



مدينة بيتسبرج في الولايات المتحدة:



تعتمد هذه المدينة نمطاً ذكياً منذ عام 2012 بالاستعانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث قام العديد من المختصين والباحثين في هذا المجال من معهد الروبوتات بجامعة كارنيجي ميلون، بتصميمهم لنظام تحكم مروري تم تطبيقه في 50 تقاطع بالمدينة ونجح في خفض أوقات الانتظار بنسبة تصل إلى 40%، والوقت الذي تستغرقه الرحلات بنسبة 25%، وحتى الانبعاثات الضارة بنسبة 20% بحسب الشركة.



وبينما يفكر الكثير بالتوجه إلى المركبات ذاتية القيادة في حل مشكلة الازدحام المروري بشكل نهائي، إلا أن أثرها الفعلي لن يظهر قبل عقدين على الأقل، حتى ذلك الحين، على المدن تعظيم الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتسيير الحركة المرورية بالمركبات العادية.