IIT BHU: आई आई टी बी एच यू को यातायात प्रबंधन पर क्रांतिकारी परिवर्तन हेतु मिला पेटेंट

IIT BHU: यातायात प्रबंधन में क्रांतिकारी परिवर्तन: स्मार्ट सिटी सेवाओं के लिए स्पेशिओ-टेम्पोरल यातायात डाटा रिपोर्टिंग के प्रणाली को मिला पेटेंट

रिपोर्ट: डॉ राम शंकर सिंह
वाराणसी, 12 जून: IIT BHU: आई आई टी बी एच यू को यातायात प्रबंधन मे क्रांतिकारी परिवर्तन हेतु प्रतिष्ठित पेटेंट मिला है. आचार्य अंकित गुप्ता और सुमित मिश्रा के “सिस्टम फॉर स्पेशिओ-टेम्पोरल ट्रैफिक डाटा रिपोर्टिंग फॉर स्मार्ट सिटी सर्विसेज” शीर्षक से एक पेटेंट को स्वीकृत की गई है । उन्होंने 18 सितंबर 2019 को पेटेंट दाखिल किया गया और इसे 17 मई 2024 को स्वीकृति प्रदान की गई.

डॉ. अंकित गुप्ता वर्तमान में आईआईटी (बीएचयू), वाराणसी के सिविल अभियांत्रिकी विभाग के परिवहन अभियांत्रिकी अनुभाग में सह आचार्य के रूप में कार्यरत हैं । वे सड़क परिवहन और राजमार्ग मंत्रालय (MoRTH) के प्रतिष्ठित चेयर प्रोफेसर भी हैं और सड़क सुरक्षा, यातायात प्रणाली, फुटपाथ सामग्री डिजाइन और निर्माण आदि के अनुसंधान और परामर्श क्षेत्र में बहुत सक्रिय हैं ।

सुमित मिश्रा कोरिया एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी, दक्षिण कोरिया में पीएच.डी छात्र हैं. ऐसी दुनिया में जहां शहरीकरण तेजी से बढ़ रहा है, शहर के यातायात को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है । केवल तकनीक ही ट्रैफ़िक को समझने और मार्गदर्शित करने में मदद कर सकती है, जिसके कारण स्मार्ट सिटी ट्रैफ़िक सिस्टम की अति आवश्यकता है । स्मार्ट सिटी ट्रैफ़िक सिस्टम आपस में जुड़े मॉड्यूल का एक परिष्कृत नेटवर्क है जिसे वास्तविक समय में ट्रैफ़िक आँकड़े एकत्र करने, उसका विश्लेषण करने और उसका प्रसार करने के लिए अभिकल्प किया गया है।

यह अभिनव प्रणाली सटीक, वास्तविक समय की ट्रैफ़िक जानकारी प्रदान करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जो भीड़भाड़ को कम करने और हमारे शहर में ट्रैफ़िक के समग्र प्रवाह को बेहतर बनाने में मदद करती है। इस प्रणाली को वास्तव में उल्लेखनीय बनाने वाली बात यह है कि यह ट्रैफ़िक सेंसर और क्राउडसोर्स्ड डेटा या केवल क्राउडसोर्स्ड डेटा के आधार पर जानकारी उत्पन्न करने की क्षमता रखती है, जो ड्राइवरों और शहर के योजनाकारों दोनों के लिए अमूल्य जानकारी प्रदान करती है। गूगल मैप्स जैसी थर्ड-पार्टी सेवाओं के माध्यम से प्रति दिन के यात्रियों से क्राउडसोर्स्ड जानकारी एकत्र की जाती है। जब यात्री GPS-सक्षम मोबाइल फ़ोन का उपयोग करते हैं, तो उनका लोकेशन डेटा गुमनाम रूप से एकत्र और प्रसारित किया जाता है। यह डेटा शहर के विभिन्न हिस्सों में ट्रैफ़िक की स्थिति, जैसे वाहन की गति और यात्रा के समय के बारे में वास्तविक जानकारी प्रदान करता है।

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यह कैसे काम करता है
स्मार्ट सिटी ट्रैफ़िक डेटा प्रबंधन प्रणाली कई स्रोतों से डेटा एकत्र करके काम करती है। इसमें प्रतिदिन के यात्रियों से प्राप्त क्राउडसोर्स की गई जानकारी और शहर में विभिन्न स्थानों पर स्थापित निजी सेंसर से प्राप्त डेटा शामिल है। रोज़मर्रा के यात्रियों से प्राप्त क्राउडसोर्स की गई जानकारी को Google Maps जैसे तीसरे पक्ष द्वारा उपयोगकर्ताओं के GPS-सक्षम मोबाइल फ़ोन का उपयोग करके एकत्र किया जाता है। इस जानकारी को संसाधित किया जाता है, और Google Maps जैसे तीसरे पक्ष द्वारा मानचित्रों पर रंगीन ट्रैक और गंतव्य तक पहुँचने के अनुमानित समय के रूप में सीमित विश्लेषण प्रदान किए जाते हैं। उपयोगकर्ता की गोपनीयता को सुरक्षित रखने के लिए, तीसरे पक्ष अधूरे GPS डेटा के बजाय सीमित विश्लेषण प्रदान करते हैं। विभिन्न स्मार्ट सिटी उपयोग मामलों के लिए, जैसे कि वाहन उत्सर्जन सर्वेक्षण या आगामी मार्गों पर भीड़भाड़ को रोकने के लिए गति सलाह, ये आकंड़े महत्वपूर्ण हैं।

सेवा के प्रकार के आधार पर, यदि थोड़े जानकारी से सटीक विश्लेषण के बजाय तुलनात्मक पैरामीटर पर्याप्त है, तो सिस्टम तुलनात्मक मीट्रिक की गणना करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो भीड़भाड़ के स्तर जैसे उपयोग के मामलों की सेवा कर सकता है, यह देखते हुए कि भीड़भाड़ एक सापेक्ष शब्द है। इन सेवाओं में ट्रैफ़िक डायवर्जन और इष्टतम ट्रैफ़िक लाइट टाइमिंग परिनियोजन शामिल हो सकते हैं। कतार की लंबाई और प्रतीक्षा समय जैसे अधिक परिष्कृत मापदंडों के लिए, जो ऑप्टीमल ट्रैफ़िक लाइट टाइमिंग परिनियोजन के लिए उपयोगी हैं, रॉ डेटा का प्रसंस्करण आवश्यक है।

इसी तरह, ट्रैफ़िक उत्सर्जन अनुमान जैसी स्मार्ट सिटी सेवाओं के लिए कच्चे डेटा के प्रसंस्करण से प्राप्त जानकारी की आवश्यकता होती है। SUMO जैसे ट्रैफ़िक सिमुलेशन टूल का उपयोग डिजिटल ट्विन बनाने के लिए किया जाता है, जो प्रभावशाली सटीकता के साथ वास्तविक दुनिया के ट्रैफ़िक परिदृश्यों का अनुकरण करता है। यह विभिन्न मार्गों पर वाहनों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए एक विकासवादी एल्गोरिदम नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करके प्राप्त किया जाता है। सिमुलेशन रीडिंग को उपलब्धता के आधार पर क्राउडसोर्स्ड थर्ड पार्टी या ट्रैफ़िक सेंसर या दोनों से डेटा के साथ मिलान किया जाता है।

मुख्य विशेषताएँ
यह सिस्टम विभिन्न ट्रैफ़िक-संबंधित मापदंडों की गणना करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिसमें दीर्घकालिक औसत, वास्तविक समय औसत, गुणात्मक भीड़भाड़ के उपाय और वास्तविक समय की भीड़भाड़ के उपाय शामिल हैं। ये मीट्रिक्स भीड़भाड़ के स्तरों को मैप करने में मदद करते हैं और इनका उपयोग विभिन्न स्मार्ट सिटी सेवाओं के लिए किया जा सकता है।
यह सिस्टम ट्रैफ़िक प्रवाह और भीड़भाड़ का एक गतिशील दृश्य प्रदान करते हुए वास्तविक समय की ट्रैफ़िक स्थितियों का अनुकरण कर सकता है। यह सिमुलेशन क्षमता प्रदूषण के स्तर का अनुमान लगाने तक भी फैली हुई है, जो पर्यावरण प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण है।

स्मार्ट सिटी ट्रैफ़िक सिस्टम की एक खास विशेषता इसकी अनुकूलनशीलता है। उपयोगकर्ता अपनी पसंद के सटीकता का स्तर चुन सकते हैं, चाहे वे क्राउडसोर्स्ड डेटा, सेंसर डेटा या दोनों के संयोजन पर आधारित रिपोर्ट चाहते हों । यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि सिस्टम अपने उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा करता है।

यात्रियों और शहर योजनाकारों के लिए लाभ
प्रतिदिन आने-जाने वाले लोगों के लिए, स्मार्ट सिटी ट्रैफ़िक सिस्टम का मतलब है ट्रैफ़िक में कम समय बिताना और अपने पसंदीदा कामों को ज़्यादा समय देना । कल्पना कीजिए कि आप अपने रूट की योजना बना पाएँ, और पहले से ही जान लें कि ट्रैफ़िक कहाँ है ? और इससे कैसे बचा जा सकता है । यह सिस्टम ट्रैफ़िक लाइट की स्थिति पर वास्तविक समय में अपडेट भी दे सकता है और ट्रैफ़िक को सुचारू रूप से चलाने के लिए ऑप्टीमल गति का सुझाव दे सकता है।

शहर के योजनाकारों और ट्रैफ़िक प्रबंधन अधिकारियों के लिए, यह सिस्टम गेम-चेंजर साबित हो सकता है। विस्तृत विश्लेषण और वास्तविक समय सिमुलेशन ट्रैफ़िक पैटर्न की गहरी समझ प्रदान करते हैं, जिससे अधिक प्रभावी ट्रैफ़िक प्रबंधन रणनीतियाँ संभव हो पाती हैं। इससे अच्छे बुनियादी ढाँचा नियोजन, अच्छे ट्रैफ़िक लाइट प्रबंधन और यहाँ तक कि अच्छा प्रदूषण नियंत्रण उपाय भी हो सकते हैं.

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