MDU टीम ने यातायात भीड़ का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रणाली विकसित की

हरियाणा Haryana : महर्षि दयानंद विश्वविद्यालय (एमडीयू), रोहतक में कंप्यूटर विज्ञान विभाग की प्रमुख प्रोफेसर प्रीति गुलिया, वरिष्ठ प्रोफेसर डॉ. नसीब सिंह गिल और विभाग की शोधार्थी आयुषी चहल ने भीड़भाड़ का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक प्रणाली विकसित की है, जो स्मार्ट शहरों में यातायात प्रबंधन को बेहतर बनाने में मदद करेगी।केंद्र सरकार के पेटेंट कार्यालय ने इस प्रणाली ('IoT-सक्षम स्मार्ट सिटी में यातायात भीड़भाड़ का पूर्वानुमान लगाने की विधि') के लिए टीम को पेटेंट जारी किया है। चहल, जिनके शोध का विषय 'IoT-सक्षम पर्यावरण के लिए पूर्वानुमान विश्लेषण तकनीकों की समीक्षा और डिजाइन' है, ने कहा, "यह मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग पर आधारित एक एल्गोरिदम है, जो IoT (इंटरनेट ऑफ थिंग्स)-सक्षम स्मार्ट शहरों के लिए है। अंतर्निहित विचार भीड़भाड़ के बारे में वास्तविक समय डेटा प्रदान करके निवासियों और यात्रियों की मदद करना है।" गुरुवार को "द ट्रिब्यून" से बात करते हुए, शोधार्थी ने कहा कि यातायात भीड़भाड़ के पूर्वानुमान में वायु और ध्वनि प्रदूषण तथा ईंधन की खपत आदि जैसी

समस्याओं का भी समाधान किया गया है, जिससे पर्यावरण को संधारणीय बनाए रखने में मदद मिलेगी। प्रोफेसर गुलिया ने कहा कि यह नवाचार भीड़भाड़ का पूर्वानुमान लगाकर यातायात के नियमन में सुधार करेगा, जिससे सड़क सुरक्षा प्रबंधन में महत्वपूर्ण प्रगति होगी। उन्होंने कहा, "यह प्रणाली एक ऐसा मॉडल प्रस्तुत करती है, जिसके माध्यम से यातायात प्रबंधन तंत्र की कार्यक्षमता को आसानी से बढ़ाया जा सकता है। यह सड़कों पर यातायात को कम करने में मदद करता है, जिससे भीड़भाड़ को रोका जा सकता है और यात्रियों का कीमती समय बचाया जा सकता है।" एमडीयू के कुलपति प्रोफेसर राजबीर सिंह ने पेटेंट के लिए टीम को बधाई दी। इस आविष्कार में प्रयुक्त सिटी प्लस ईयू एफपी7 परियोजना एक स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटासेट है। इसमें स्मार्ट शहरों का सड़क यातायात डेटा शामिल है। डेटासेट में विभिन्न स्थानों पर सेंसर के माध्यम से एकत्र किए गए सड़क यातायात डेटा शामिल हैं। औसत निरपेक्ष त्रुटि और औसत वर्ग त्रुटि मान क्रमशः 0.499 और 0.337 बताए गए, जो मौजूदा मॉडलों का उपयोग करने वालों की तुलना में वर्तमान आविष्कार की विधि को अधिक त्रुटि-मुक्त और प्रभावी बनाता है।