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बेंगलुरु ट्रैफिक पुलिस ने ओआरआर पर ‘एआई’ रखा: जेसीपी ने डेटा-संचालित प्रबंधन के बारे में बताया | इंटरव्यू-न्यूज़18

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आलोचना के बीच यातायात जामसंयुक्त पुलिस आयुक्त (जेसीपी), यातायात, एमएन अनुचेथ के अनुसार, बेंगलुरु यातायात पुलिस बाहरी रिंग रोड (ओआरआर) को संभालने के लिए डेटा-संचालित यातायात प्रबंधन का लक्ष्य रख रही है।

एग्रीगेटर्स के डेटा से लेकर हर दिन दोपहर 2 बजे तक लॉट में पार्क की गई कारों की संख्या तक, जानकारी का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि क्या क्षेत्र में बेसलाइन मॉडल से परे यातायात की भीड़ देखी जाएगी।

“उस स्थिति में, हम भारी मालवाहक वाहनों को उस हिस्से पर चलने से रोकने या वाहनों के अलग-अलग निकास पर रोक लगाने जैसे निर्णय लेते हैं। प्रत्येक टेक पार्क की अपनी अलग-अलग निकास योजना होती है…डेटा स्रोतों के साथ, अगले चार से पांच महीनों में, हम पूर्वानुमानित मैपिंग में भी शामिल हो सकते हैं,” उन्होंने कहा।

साक्षात्कार के संपादित अंश:

आप बेंगलुरु में यातायात की भीड़ पर डेटा एकत्र करने के लिए एआई और ड्रोन का उपयोग कर रहे हैं। कैसे यह काम करता है?

बेंगलुरु में, हम डेटा-संचालित ट्रैफ़िक प्रबंधन का लक्ष्य रख रहे हैं। हमारे पास शहर में डेटा के बड़े स्रोत हैं और हम अन्य स्रोतों के साथ भी सहयोग कर रहे हैं। हमें कई स्रोतों से डेटा मिलता है जैसे हमारे 8,000 सुरक्षित शहर कैमरे, जमीन पर 4,000 मजबूत बल, जो हमें सड़क की स्थिति पर वास्तविक समय पर अपडेट देता है, जिसमें जलभराव, वाहन उतारना, पेड़ गिरना या दुर्घटनाएं शामिल हैं। हम मानचित्र-आधारित स्रोतों, गतिशीलता एग्रीगेटर्स और ड्रोन से भी डेटा एकत्र करते हैं। हमें गलियारों पर एक विहंगम दृश्य मिलता है। विचार यह सुनिश्चित करना है कि हम उपलब्ध संसाधनों के साथ भीड़भाड़ प्रबंधन की ओर बढ़ें। हम सड़कें नहीं बदल सकते, यह एक दीर्घकालिक योजना है, इसलिए इससे हमें वास्तविक समय पर समाधान प्राप्त करने में मदद मिलेगी। इससे नई सिग्नलिंग प्रणाली को भी बढ़ावा मिलेगा और शहर में गति बढ़ेगी और साथ ही यातायात जंक्शनों पर समय भी कम होगा। हम एआई-आधारित भीड़ अलर्ट प्राप्त करने का भी प्रयास कर रहे हैं। विचार यह है कि लोगों द्वारा हमें बताए जाने से पहले ही समस्या की जानकारी मिल जाए।

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आपके पास एक प्रमुख चोक पॉइंट है जिसे आउटर रिंग रोड कहा जाता है…

के लिए बाहरी रिंग रोड, हम एग्रीगेटर्स से डेटा एकत्र कर रहे हैं। ओआरआरसीए से हमें टैक्सियों या गाड़ियों की बुकिंग की जानकारी पहले ही मिल जाती है। हमें हर दिन दोपहर 2 बजे तक लॉट पार्क में कितनी कारें खड़ी हैं, इसका सटीक डेटा मिलता है। यह जानकारी क्राउडसोर्स्ड है. यदि हम देखते हैं कि एक आधारभूत मॉडल है जिसके परे यातायात की भीड़ हो रही है, तो हम उस खंड पर भारी माल वाहनों के चलने पर रोक लगाने या वाहनों के अलग-अलग निकास जैसे निर्णय लेते हैं। प्रत्येक टेक पार्क की अपनी अलग निकास योजना होती है, हम उन्हें हमारी एआई-आधारित जानकारी के आधार पर इसका उपयोग करने की सलाह देते हैं। डेटा स्रोतों के साथ, अगले चार से पांच महीनों में, हम पूर्वानुमानित मानचित्रण में भी शामिल हो सकते हैं।

अपडेट के आधार पर ट्रैफिक प्लान रोजाना बदले जाते हैं। आप कौन से पैटर्न देख रहे हैं?

हम वाहनों के प्रवाह पर डेटा एकत्र कर रहे हैं बेंगलुरु में ट्रैफिक जाम. कुछ गलियारों जैसे कि सिल्क ब्रॉड से मराठहल्ली के बीच बाहरी रिंग रोड गलियारा, टिन फैक्ट्री तक आईटी की भीड़ देखी जाती है। हम सुबह और शाम को यातायात प्रवाह को समझना चाहते हैं और जाम लगने में क्या योगदान देता है। हम गलियारे स्तर से लेकर सड़क तक, जहां समस्याएं उत्पन्न हो रही हैं, डेटा प्राप्त करते हैं और मुद्दों को हल करने पर काम करते हैं।

कितने ड्रोन तैनात किए गए हैं? उनसे प्राप्त डेटा का क्या होता है?

हमारे पास 10 ड्रोन हैं, और उनकी उड़ान का समय 1.5 से 2 घंटे है, दिन में दो बार – सुबह और शाम। वे दिन में लगभग चार घंटे उड़ान भरते हैं और हमने शहर में लगभग 20 महत्वपूर्ण जंक्शनों की पहचान की है। हमें एक विहंगम दृश्य मिलता है, और दृश्य हमें हेब्बल, सरक्की, मराठाहल्ली, इब्लुर, सिल्क बोर्ड आदि जैसे महत्वपूर्ण जंक्शनों से बहुत सारी जानकारी देते हैं। व्यस्त समय के दौरान, हम समस्या का पता लगाने और तुरंत उपाय करने में सक्षम होते हैं।

क्या आप कह रहे हैं कि घंटों तक अभूतपूर्व ट्रैफिक जाम की स्थिति में, ड्रोन उड़ सकते हैं, समस्या क्षेत्र का पता लगा सकते हैं और समस्या को हल करने के लिए लाइव दृश्य भेज सकते हैं?

वह अंतिम खेल है. संभवतः, अगले छह महीनों में, हम एक ऐसे स्टेशन पर होंगे जहां ड्रोन एक विशेष समय पर अपने आप उड़ान भरता है, विश्लेषण करता है और पीछे के छोर पर एआई हमें जानकारी देगा कि क्या हुआ है, ताकि हम शारीरिक रूप से हस्तक्षेप कर सकें। .

क्या आप इन छवियों का उपयोग करके समस्याओं का पता लगाने और उसका समाधान करने में सक्षम हैं? कोई उदाहरण?

प्रौद्योगिकी बल गुणक है, संवर्द्धक है। यह मानव कार्य का कोई प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन यह वास्तव में त्वरित पता लगाने और कार्रवाई करने में हमारी मदद करता है। उदाहरण के तौर पर हेब्बाल फ्लाईओवर था चोक हो चुके 15 जनवरी को सुबह 2 बजे असामान्य रूप से। हमने पाया कि यह एक दुर्घटना थी जिसकी रिपोर्ट नहीं की गई थी। हम एआई की मदद से तुरंत एम्बुलेंस भेजने और व्यक्ति को अस्पताल पहुंचाने में सक्षम थे। यह सिर्फ भीड़भाड़ के बारे में नहीं है, बल्कि आपातकालीन सेवाओं के बारे में भी है। 17 जनवरी को, NICE रोड पर सुबह 5.15 बजे भीड़भाड़ थी, जो फिर से असामान्य थी। हमने पाया कि ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि हाथियों का एक झुंड सड़क पार कर रहा था। इसलिए बेहतर हस्तक्षेप के लिए दृश्यों के साथ ड्रोन हमें समस्या और कारण ढूंढने में मदद करते हैं।

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