إحدى المشاكل الرئيسية في إدارة حركة المرور هي تأخير المركبات حتى في غير أوقات الأزدحام. يؤدي التباطؤ المستمر والكبح والتسارع إلى انخفاض القدرة المرورية عند التقاطعات وزيادة التلوث بالغاز المنبعث من المركبات. كان علماء من جامعة جنوب الأورال الحكومية هم أول من طور في روسيا نموذجًا رياضيًا يخبر السائق بالسرعة التي يجب أن يتحرك بها من أجل اجتياز التقاطعات دون توقف.
«تقول أولغا فادينا، المساعدة في قسم «النقل بالسيارات»: اقتراحنا استخدام الذكاء الاصطناعي، لحساب متوسط السرعة التي تحتاج السيارة إلى التحرك بها من أجل الحصول على الضوء الأخضر. في هذه الحالة، سيتم أخذ الكثير من العوامل في الاعتبار: المسافة بين التقاطعات، والسرعة التي تتحرك بها السيارة الأولى من التقاطع السابق، وعدد السيارات تمشي في نفس الخط، وكذلك تلك التي تتحرك من الشوارع والساحات المجاورة وأنواع وعلامات السيارات والسرعة التي سيغادرون بها التقاطع - سيتم حساب ذلك مسبقًا بناءً على أبعادها الديناميكية. بالإضافة إلى جودة سطح الطريق – الجليد، المطر، مسارات الترام، وانحدار الطريق».
سيتم مراقبة الطريق باستخدام نظام مراقبة المركبات الذكي AIMS (Adaptive Intelligent Mobility System / نظام التنقل الذكي التكيفي)، الذي تم تطويره في جامعة جنوب الأورال الحكومية. كما هو مخطط له، ينبغي عرض السرعة الموصى بها على لافتة طريق ديناميكية مثبتة بين التقاطعات. حيث يمكن أيضًا تحميل هذه البيانات إلى تطبيقات الهاتف المحمول أو Yandex Navigator. توجد حلول تقنية مماثلة في العالم. على سبيل المثال، تقوم شركة فولفو / Vоlvo بإرسال توصيات السرعة على متن سياراتها. وسيتمكن الجميع من استخدام اختراع علماء تشيليابينسك.
«تقول أولجا فادينا: باستخدام هذا النموذج الرياضي، نتوقع زيادة إنتاجية التقاطعات خارج أوقات ذروة الأزدحام بنسبة % 10 إلى % 30. نظام المراقبة بالفيديو المقترح لا يتطلب أي نفقات خاصة - هذه هي كاميرات الطرق والبرمجيات. تكمن الصعوبة الرئيسية في العمل في تحميل كمية هائلة من البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي. لمعرفة السرعة التي ستتحرك بها قائمة الانتظار عند التقاطع، لا يكفي معرفة عدد وفئات السيارات فقط. على سبيل المثال، علنا أن نأخذ في الاعتبار الحافلة الموجودة في قائمة الانتظار - الأولى أو الثانية أو الثالثة أو الأخيرة - يعتمد وقت السفر أيضًا على هذا. والآن أنا أفكر في كل هذه الخيارات».
وفقا للعلماء، لا ينبغي أن تكون هناك مشاكل في انضباط السائق: إذا التزمت الأغلبية بالحد الأقصى للسرعة الموصى به، فسيتعين على الباقي، طوعا أو كرها، أن يتحرك مع التدفق العام. وفي المستقبل، سيكون من الممكن بناء نظام كامل لإشارات المرور التي من شأنها أن تتكيف في الوقت الحقيقي مع تدفقات حركة المرور في المدينة.
لقد تم بالفعل تنفيذ أنظمة النقل الذكية بنجاح في عدد من المدن الكبرى حول العالم، مثل لندن وتورنتو وستوكهولم. يعد تجهيز مدينة كبيرة بنظام إشارات مرور متكيف مشكلة فنية معقدة، وقد اقترب علماء تشيليابينسك من حلها.
«يقول فلاديمير شيبيليف، الأستاذ المساعد في قسم «النقل بالسيارات» في جامعة جنوب الأورال الحكومية: يمكن لنظام AIMS-Eco الخاص بنا أن يتولى بالفعل بعض وظائف التحكم التكيفي في إشارات المرور. إنه قادر على بناء نموذج رقمي لتدفقات حركة المرور في الوقت الحقيقي، وتقييم شدتها وكثافتها وسرعتها واتجاه حركتها».
ويجري بالفعل اختبار تطوير علماء تشيليابينسك في ماجنيتوجورسك، وذلك بشكل أساسي لمراقبة انبعاثات المركبات. حيث يقوم النظام بتصنيف المركبات، وتقييم عشرة أنواع من الانبعاثات الملوثة، مع الأخذ في الاعتبار كثافة التدفقات المرورية وعوامل الأرصاد الجوية، مثل قوة الرياح واتجاهها، والرطوبة، والضغط، ودرجة الحرارة المحيطة. في المرحلة الأولى من الاختبار، يتم استخدام 12 كاميرا لإجراء القياسات والتقييمات؛ وفي المرحلة الثانية، سيتم إضافة 14 كاميرا إليها، وفي المرحلة الثالثة، بحلول عام 2025-2026، ستتم إضافة 21 كاميرا أخرى. وستسمح جميع الكاميرات الـ 47 بالمراقبة لانبعاثات في دائرة النقل لماجنيتوجورسك بأكملها.
وبمرور الوقت، سيقوم الذكاء الاصطناعي بتنسيق تدفقات حركة المرور في جميع أنحاء المدينة، والتنبؤ بالازدحام وتوزيع الحمل. سيكون التنفيذ ممكنًا بفضل تطوير تقنيات 5G والحوسبة الموزعة والخدمات السحابية. وبحلول نهاية عام 2030، ستصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من «التنقل الذكي» في المدن الكبيرة.
حيث يجري البحث بدعم من برنامج التطوير الاستراتيجي «الأولوية - 2030» للجامعات التابع للمشروع الوطني «العلوم والجامعات».