दिल्ली में मोहल्ला बसों के रूट निर्धारण के लिए AI का इस्तेमाल, IIT Delhi की मदद से तैयार होगा मार्गों का डिजाइन
परिवहन मंत्री कैलाश गहलोत ने कहा- सार्वजनिक परिवहन में एआई और बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग दिल्ली के लिए गेम-चेंजर साबित होगा। हम मोहल्ला बस रूट को अंतिम रूप देने में एटीआइ की भी मदद ले रहे हैं। कम सेवा वाले और अधिक फुटफॉल वाले क्षेत्रों की पहचान करके हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमारा मोहल्ला बस नेटवर्क स्थायी रूप से संचालित भी हो।
राज्य ब्यूरो, नई दिल्ली। दिल्ली सरकार मोहल्ला बसों के मार्गों को अंतिम रूप देने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का इस्तेमाल कर रही है। आईआईटी-दिल्ली के सहयोग से, सरकार प्रमुख क्षेत्रों को इंगित करने और बस मार्गों को डिजाइन करने के लिए बिग डेटा एनालिटिक्स और एआई-संचालित समाधानों का उपयोग करेगी।
इसके अलावा, दिल्ली सरकार ने मार्गों की पहचान करने और क्षेत्र में मोहल्ला बसों के संचालन की व्यवहार्यता का आकलन करने के लिए सहायक यातायात निरीक्षकों (एटीआई) को भी तैनात किया है। 32 सहायक यातायात निरीक्षकों (एटीआई) की एक टीम बनाई गई है, जिसे चार जोन में विभाजित किया गया है, प्रत्येक जोन में चार एटीआई की दो टीमें हैं। ये टीमें मार्गों पर नौ मीटर मोहल्ला बसों के संचालन की व्यावहारिक चुनौतियों को समझने के लिए जमीनी स्तर पर कार्य करेंगी। टीम इन क्षेत्रों में नए मार्ग शुरू करने पर जनता से इनपुट भी जुटाएगी।
परिवहन मंत्री कैलाश गहलोत ने कहा "सार्वजनिक परिवहन में एआई और बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग दिल्ली के लिए गेम-चेंजर साबित होगा। हम मोहल्ला बस रूट को अंतिम रूप देने में एटीआई की भी मदद ले रहे हैं। कम सेवा वाले और अधिक फुटफाल वाले क्षेत्रों की पहचान करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हमारा मोहल्ला बस नेटवर्क न केवल कनेक्टिविटी बढ़ाए बल्कि कुशलतापूर्वक और स्थायी रूप से संचालित भी हो। यह पहल दिल्ली की सार्वजनिक परिवहन प्रणाली को अधिक सुलभ और उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।"
मोहल्ला बस नेटवर्क निर्धारण के लिए पद्धति
आपूर्ति एवं मांग मॉडल निर्माण
आईआईटी-दिल्ली ऐसे सभी ओरिजिन और गंतव्य की पहचान करने के लिए एक मॉडल विकसित करेगा जहां यात्रियों की संख्या ज़्यादा होने के बावजूद वर्तमान में कम बसें चल रही हैं। यह माडल वर्तमान पारगमन नेटवर्क और कनेक्टिविटी का मूल्यांकन करने के लिए रियल वर्ल्ड ट्रैवल टाइम डेटा का उपयोग करेगा। यह स्थानों के बीच यात्रा की आसानी निर्धारित करने और कम सेवा वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए परिवहन एजेंसियों और गूगल मानचित्र सहित यात्री सूचना प्लेटफार्मों से पारगमन और यात्रा समय डेटा भी कैप्चर करेगा।
नेटवर्क-वाइड ट्रैवल डिमांड मॉडल
यह माडल स्थान-आधारित सेवाओं और जीपीएस-सक्षम ऐप्स से यात्रा डेटा एकत्र करेगा तथा इसे मूल-गंतव्य मैट्रिक्स प्रारूप में परिवर्तित करेगा। यात्रा पैटर्न का विश्लेषण करने और उच्च-फुटफाल वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए यह दिल्ली मेट्रो रेल कारपोरेशन (डीएमआरसी) से सवारियों के डेटा का विश्लेषण करेगा।
रूट नेटवर्क डिजाइन
विकसित माडल का उपयोग करके, आईआईटी-दिल्ली मोहल्ला बसों के लिए एक कुशल रूट नेटवर्क डिजाइन करेगा। इसमें एआई/मेटाहेरिस्टिक्स-आधारित रूटिंग एल्गोरिदम शामिल होगा जो परिवर्तनीय यात्री भार को संभालने, कवरेज को अधिकतम करने और मार्ग व्यवहार्यता और उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करने में सक्षम होगा।एल्गोरिदम मौजूदा पारगमन नेटवर्क, यात्रा की मांग, परिचालन संबंधी बाधाओं और ड्राइविंग की तुलना में सामान्यीकृत लागत सहित उपयोगकर्ता अनुभव कारकों पर विचार करेगा।
निगरानी
मार्ग डिज़ाइन के बाद, आइआइटी-दिल्ली मार्गों की निगरानी में दिल्ली परिवहन विभाग की मदद भी करेगा।इसमें रियलटाईम डेटा संग्रह और विश्लेषण महत्वपूर्ण होगा।
समावेशी और जमीनी दृष्टिकोण
एआइ का लाभ उठाने के अलावा, दिल्ली सरकार मोहल्ला बसों के रूट निर्धारण के लिए क्षेत्र के विधायकों, स्थानीय लोगों के इनपुट और परिवहन विभाग की तकनीकी टीम द्वारा 30-दिवसीय व्यापक जमीनी मूल्यांकन के दौरान एकत्र किए गए डेटा का भी इस्तेमाल कर रही है।