اردو
پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کے رجحانات کو ٹریک کرنے کے لیے اے آئی کیمرے: ڈیٹا سے پائیدار شہری مستقبل تک
سائنچ کی 01.31
دنیا بھر کے شہر پائیداری کی جانب ایک گہری تبدیلی سے گزر رہے ہیں، جس میں پیدل چلنے والوں پر مبنی شہری منصوبہ بندی اس تبدیلی کا ایک اہم ستون بن کر ابھر رہی ہے۔ جیسے جیسے زیادہ میونسپلٹیز کاربن فوٹ پرنٹس کو کم کرنے، عوامی حفاظت کو بڑھانے اور زندگی کے معیار کو بہتر بنانے کی کوشش کر رہی ہیں، پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کے رجحانات کو سمجھنا بہت اہم ہو گیا ہے۔ پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کو ٹریک کرنے کے روایتی طریقے—جیسے کہ دستی سروے اور محدود سینسر ڈیٹا—اب متحرک شہری ماحول کے مطالبات کو پورا کرنے کے لیے کافی نہیں ہیں۔ یہاں داخل ہوتا ہے AI سے چلنے والے کیمرے: جدید آلات جو اس طریقے کو انقلاب کی طرف لے جا رہے ہیں جس میں ہم پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کے ڈیٹا کو جمع، تجزیہ، اور عمل کرتے ہیں۔ اس مضمون میں، ہم یہ جانچتے ہیں کہ AI کیمرے پیدل چلنے کے رجحانات کی نگرانی کو کس طرح دوبارہ متعین کر رہے ہیں، عالمی شہروں میں ان کے جدید استعمالات، انہیں زیادہ مؤثر بنانے والی تکنیکی کامیابیاں، اور ذمہ دار استعمال کو یقینی بنانے کے لیے اخلاقی فریم ورک۔
گنتی سے آگے: AI سے چلنے والے ٹریکنگ کی ترقی
وہ دن گئے جب پیدل چلنے والوں کی نگرانی صرف بنیادی گنتی تک محدود تھی۔ جدید مصنوعی ذہانت (AI) کیمرے کمپیوٹر ویژن، مشین لرننگ الگورتھم، اور ایج کمپیوٹنگ کو مربوط کرتے ہیں تاکہ پیدل چلنے والوں کے رویے کے بارے میں باریک بینی سے بصیرت فراہم کی جا سکے۔ روایتی نگرانی کے نظام کے برعکس، یہ AI سے چلنے والے حل نہ صرف پیدل چلنے والوں کی تعداد کی شناخت کر سکتے ہیں، بلکہ ان کے راستے، رفتار، گروپ کی حرکیات، اور یہاں تک کہ ارادے کو بھی پہچان سکتے ہیں - کام پر جلدی جانے والے مسافروں، پلازہ کی سیر کرنے والے سیاحوں، اور پارک میں آرام سے چہل قدمی کرنے والے خاندانوں کے درمیان فرق کر سکتے ہیں۔
اس صلاحیت کے مرکز میں جدید الگورتھم ہیں جیسے کہ حقیقی وقت میں اشیاء کا پتہ لگانے کے لیے YOLOv7 (You Only Look Once) اور کیمرے کے فریموں میں افراد کی مسلسل شناخت کو برقرار رکھنے کے لیے SORT (Simple Online and Realtime Tracking)۔ یہ ٹیکنالوجیز ویڈیو فیڈز کو مقامی طور پر (ایج کمپیوٹنگ کے ذریعے) یا کلاؤڈ میں پروسیس کرنے کے لیے مل کر کام کرتی ہیں، بھاری خام فوٹیج کو ذخیرہ کرنے کی ضرورت کے بغیر قابل عمل میٹا ڈیٹا تیار کرتی ہیں۔ یہ کارکردگی شہروں کے لیے ایک گیم چینجر ہے، جو ڈیٹا اسٹوریج یا بینڈوڈتھ کے وسائل کو ختم کیے بغیر مسلسل نگرانی کی اجازت دیتی ہے۔
اے آئی کیمروں اور روایتی ٹریکنگ کے طریقوں کے درمیان ایک اہم فرق ان کی پیچیدہ ماحول کے مطابق ڈھلنے کی صلاحیت ہے۔ وہ کم روشنی، ہجوم اور متغیر موسم میں مؤثر طریقے سے کام کر سکتے ہیں - ایسے چیلنجز جو اکثر دستی یا بنیادی سینسر پر مبنی نظاموں کو روکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، سونی کا IMX500 امیج سینسر، جو آن بورڈ اے آئی پروسیسنگ سے لیس ہے، پیدل چلنے والوں کا پتہ لگا سکتا ہے اور حقیقی وقت میں نقل و حرکت کا ڈیٹا نکال سکتا ہے جبکہ بیرونی پاور سورسز سے آزادانہ طور پر کام کر سکتا ہے، جو اسے دور دراز یا دشوار گزار شہری علاقوں کے لیے مثالی بناتا ہے۔
عالمی کیس اسٹڈیز: AI کیمروں کا شہری نقل و حمل پر اثر
دنیا بھر کے شہر پہلے ہی AI کیمروں کا استعمال کر رہے ہیں تاکہ پیدل چلنے والوں کی نقل و حمل کی منصوبہ بندی کو تبدیل کیا جا سکے۔ عوامی جگہوں کو بہتر بنانے سے لے کر ٹریفک کی حفاظت کو بڑھانے تک، یہ حقیقی دنیا کی ایپلیکیشنز اس ٹیکنالوجی کی عملی قیمت کو ظاہر کرتی ہیں۔
1. میلان: پیدل چلنے والوں کے رویے کی بصیرت کے ساتھ عوامی جگہوں کی نئی تشکیل
میلان کے مشہور Piazza Duomo میں، محققین نے پیدل چلنے والوں کے رجحانات کا تجزیہ کرنے اور عوامی جگہوں کی بحالی کے منصوبوں کو باخبر کرنے کے لیے AI ویڈیو اینالٹکس کا استعمال کیا۔ ٹیم نے پیدل چلنے والوں کی کثافت، رفتار اور راستوں کے بارے میں ڈیٹا حاصل کرنے کے لیے آبجیکٹ ڈیٹیکشن اور ٹریکنگ ماڈلز سے لیس AI کیمرے نصب کیے۔ پیدل چلنے والوں کو مختلف پروفائلز میں درجہ بندی کرکے - مسافر، سیاح، اکیلے اور گروپس - شہر کو بہتر بہاؤ اور استعمال کے لیے پلازہ کو دوبارہ ڈیزائن کرنے کے لیے شواہد پر مبنی بصیرت حاصل ہوئی۔ نتیجہ؟ ایک زیادہ پیدل چلنے والوں کے لیے دوستانہ جگہ جو اس کی تاریخی خصوصیت کو برقرار رکھتے ہوئے متنوع ضروریات کو پورا کرتی ہے۔ یہ طریقہ اس بات کو اجاگر کرتا ہے کہ کس طرح AI سے حاصل کردہ نقل و حرکت کا ڈیٹا شہری منصوبہ بندی کو اندازوں سے آگے بڑھا کر ڈیٹا پر مبنی فیصلہ سازی کی طرف لے جا سکتا ہے۔
2. نیویارک اور فلوریڈا: پیدل چلنے والوں کی حفاظت کے اے آئی کے ذریعے ٹریفک کی ہلاکتوں میں کمی
وژن زیرو پہل، جس کا مقصد ٹریفک سے ہونے والی اموات کا خاتمہ ہے، نے AI کیمروں میں ایک طاقتور اتحادی پایا ہے۔ اسٹاپ فار کڈز جیسی کمپنیوں نے نیویارک اور فلوریڈا میں چوراہوں پر AI سے چلنے والے نظام تعینات کیے ہیں تاکہ ڈرائیور کے رویے کی نگرانی کی جا سکے اور پیدل چلنے والوں کے تحفظ کے لیے ٹریفک قوانین کو نافذ کیا جا سکے۔ یہ کیمرے "رولنگ اسٹاپس"، تیز رفتاری، اور راستہ دینے میں ناکامی کا پتہ لگاتے ہیں - یہ وہ خلاف ورزیاں ہیں جو آدھے سے زیادہ ٹریفک حادثات کا سبب بنتی ہیں۔ یہ ٹیکنالوجی گاڑیوں کے گرد ڈیجیٹل باؤنڈنگ باکس بنانے کے لیے AI کا استعمال کرتی ہے، چہرے یا گاڑی کے اندر کی سرگرمیوں کو ریکارڈ کیے بغیر ان کی نقل و حرکت کو ٹریک کرتی ہے۔ لانگ آئی لینڈ کے سیڈل راک میں 90 روزہ پائلٹ میں، اسٹاپ سائنز کی تعمیل محض 3% سے بڑھ کر 84% ہو گئی، اور آج یہ 94% پر ہے۔ خطرناک ڈرائیونگ کو روک کر، یہ AI کیمرے پیدل چلنے والوں کے لیے کراس واک کو محفوظ بنا رہے ہیں جبکہ ویژن زیرو کے اہداف کو آگے بڑھا رہے ہیں۔
3. روم: نقل و حمل کی کارکردگی کو رازداری کے تحفظ کے ساتھ متوازن کرنا
روم کا سونی اور انویژن کے ساتھ تعاون ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح AI کیمرے رازداری کو ترجیح دیتے ہوئے نقل و حرکت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ شہر نے پیدل چلنے والوں کے کراسنگ، بس مسافروں کے بہاؤ اور دستیاب پارکنگ کی جگہوں کی نگرانی کے لیے AI سینسرز (سونی کے IMX500 سے چلنے والے) تعینات کیے۔ یہاں ایک اہم جدت سینسرز کی ڈیٹا کو مقامی طور پر پروسیس کرنے کی صلاحیت ہے، جو تصاویر کو محفوظ کیے بغیر یا ذاتی ڈیٹا منتقل کیے بغیر حقیقی وقت کا میٹا ڈیٹا (مثلاً، پیدل چلنے والوں کی موجودگی، پارکنگ کی دستیابی) نکالتا ہے۔ یہ "رازداری بذریعہ ڈیزائن" کا طریقہ سخت ضوابط کی تعمیل کو یقینی بناتا ہے جبکہ ٹھوس فوائد فراہم کرتا ہے: گاڑیوں کے چکر لگانے سے ٹریفک میں کمی، مسافروں کی گنتی کی بنیاد پر بس کے راستوں کو بہتر بنانا، اور ڈرائیوروں کے لیے اسمارٹ لائٹنگ الرٹس کے ذریعے پیدل چلنے والوں کی حفاظت کو بہتر بنانا۔ پیدل چلنے والوں کے لیے، اس کا مطلب ہے بسوں کے لیے کم انتظار کا وقت اور محفوظ کراسنگ - یہ سب رازداری سے سمجھوتہ کیے بغیر۔
4. سان ہوزے: رات کے وقت پتہ لگانے کے ذریعے کمزور پیدل چلنے والوں کی حفاظت
سان ہوزے، کیلیفورنیا، سونی کے AI ویژن سینسرز کا استعمال ایک اہم مسئلے کو حل کرنے کے لیے کر رہا ہے: رات کے وقت بے گھر افراد کی سڑک حادثات میں موت۔ شہر نے کم روشنی میں پیدل چلنے والوں کا پتہ لگانے کے لیے اہم چوراہوں پر شمسی توانائی سے چلنے والے AI کیمرے نصب کیے ہیں۔ اگرچہ یہ ابھی پائلٹ مرحلے میں ہے، اس ٹیکنالوجی نے پہلے ہی ٹریفک کے حجم اور گاڑیوں کی رفتار کے بارے میں قیمتی ڈیٹا فراہم کیا ہے، جسے شہر ان علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کر رہا ہے جنہیں اضافی اسٹریٹ لائٹنگ، کراس واک یا سائن ایج کی ضرورت ہے۔ یہ مخصوص استعمال ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح AI کیمروں کو کمزور آبادیوں کے تحفظ کے لیے تیار کیا جا سکتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ شہری نقل و حمل کی منصوبہ بندی جامع ہو۔
تکنیکی کامیابیاں: جدید AI کیمروں کو اتنا مؤثر کیا بناتا ہے؟
پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کی نگرانی میں AI کیمروں کی کامیابی کئی اہم تکنیکی ترقیات سے حاصل ہوتی ہے جو ماضی کی حدود کو حل کرتی ہیں:
1. حقیقی وقت کی بصیرت کے لیے ایج کمپیوٹنگ
پہلے AI ٹریکنگ سسٹمز کلاؤڈ کمپیوٹنگ پر انحصار کرتے تھے، جس نے تاخیر اور بینڈوڈتھ کی پابندیاں متعارف کرائیں۔ جدید AI کیمرے ایج کمپیوٹنگ کا استعمال کرتے ہیں، جو ڈیوائس پر براہ راست ڈیٹا پروسیس کرتے ہیں۔ یہ حقیقی وقت میں تجزیے کی اجازت دیتا ہے—ایسی ایپلیکیشنز کے لیے اہم جیسے ٹریفک کی حفاظت کے انتباہات اور متحرک کراس واک سگنلز۔ ایج کمپیوٹنگ بھی ڈیٹا کی منتقلی کی ضروریات کو کم کرتی ہے، لاگت کو کم کرتی ہے اور حساس معلومات کو مقامی رکھنے کے ذریعے رازداری کو بڑھاتی ہے۔
2. اعلی درستگی کے ساتھ پیدل چلنے والوں کی شناخت
کراس کیمرہ پیدل چلنے والوں کی دوبارہ شناخت (Re-ID) کے نظام میں نمایاں بہتری آئی ہے، جس کی درستگی غیر مسدود ماحول میں 93.8% اور رکاوٹوں کے باوجود 75.6% تک پہنچ گئی ہے۔ یہ نظام متعدد کیمرہ فیڈز میں پیدل چلنے والوں کو ٹریک کر سکتے ہیں، شہر میں ان کے مکمل نقل و حرکت کے راستوں کو دوبارہ تعمیر کر سکتے ہیں۔ شہری منصوبہ سازوں کے لیے، اس کا مطلب یہ ہے کہ پیدل چلنے والے محلے، پبلک ٹرانزٹ ہبز اور تجارتی علاقوں کے درمیان کس طرح منتقل ہوتے ہیں اس کا ایک جامع نظریہ۔
3. مخصوص آبادی کا تجزیہ
جدید AI ماڈلز اب جسم کے تناسب اور نقل و حرکت کے نمونوں کا تجزیہ کرکے مخصوص پیدل چلنے والے گروہوں، جیسے بچوں، والدین، یا بزرگوں کی شناخت کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بچوں کے تفریحی مقامات میں، اس ٹیکنالوجی کو بچوں اور بڑوں کے درمیان تعاملات کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے، جو محفوظ، زیادہ دلکش کھیل کے میدانوں کے ڈیزائن کو مطلع کرتا ہے۔ اس سطح کی باریکی شہروں کو مختلف آبادیوں کی منفرد ضروریات کے مطابق نقل و حرکت کے حل تیار کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
اخلاقیات اور ضابطہ جاتی تعمیل
کسی بھی نگرانی کی ٹیکنالوجی کی طرح، پیدل چلنے والوں کی ٹریکنگ کے لیے AI کیمرے اہم اخلاقی اور رازداری کے خدشات کو جنم دیتے ہیں۔ ذمہ دارانہ استعمال کو یقینی بنانے کے لیے، شہروں اور ٹیکنالوجی فراہم کرنے والوں کو سخت ضابطہ جاتی فریم ورک اور اخلاقی اصولوں پر عمل کرنا ہوگا۔
یورپی یونین کا جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن (GDPR) ڈیٹا پرائیویسی کے لیے ایک عالمی معیار قائم کرتا ہے، جس میں "ڈیٹا کو کم سے کم کرنے" (صرف ضروری ڈیٹا جمع کرنا) اور شفافیت (افراد کو مطلع کرنا کہ ان کے ڈیٹا کو کیسے استعمال کیا جاتا ہے) کی ضرورت ہوتی ہے۔ روم کے AI سینسر جیسی ٹیکنالوجیز ان اصولوں کے مطابق ہیں جو ڈیٹا کو مقامی طور پر پروسیس کرتی ہیں اور غیر ضروری معلومات کو حقیقی وقت میں حذف کرتی ہیں۔ اسی طرح، سٹاپ فار کڈز کے سسٹم چہرے کی خصوصیات اور گاڑی کے اندر کی سرگرمیوں کو دھندلا کر دیتے ہیں، صرف گاڑی کی نقل و حرکت اور لائسنس پلیٹوں پر توجہ مرکوز کرتے ہیں تاکہ نفاذ کے مقاصد حاصل کیے جا سکیں۔
ایک اور اہم بات یہ ہے کہ "مشن کریپ" سے بچا جائے — یعنی AI کیمروں کے استعمال کو ان کے اصل مقصد سے آگے بڑھانا۔ نگرانی کرنے والے ادارے، جیسے کہ نیویارک کا NYCLU، خبردار کرتے ہیں کہ ٹریفک کی حفاظت کے لیے شروع میں تعینات کیے گئے نظاموں کو مناسب حفاظتی تدابیر کے بغیر وسیع تر نگرانی کے لیے دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس خطرے کو کم کرنے کے لیے، شہروں کو واضح پالیسیاں قائم کرنی چاہئیں جو ڈیٹا رکھنے کی مدت، رسائی کے کنٹرول، اور AI سے حاصل کردہ نقل و حرکت کے ڈیٹا کے قابل قبول استعمال کی وضاحت کریں۔
منصفانہ پن بھی اہم ہے۔ AI الگورتھم کو تعصب کی جانچ سے گزرنا چاہیے تاکہ پسماندہ کمیونٹیز پر غیر متناسب اثرات سے بچا جا سکے۔ مثال کے طور پر، کیمروں کو مختلف روشنی کے حالات میں یکساں طور پر اچھا کام کرنا چاہیے اور تمام عمروں، جنسوں اور نسلوں کے پیدل چلنے والوں کو درست طریقے سے پہچاننا چاہیے۔ باقاعدہ آڈٹ اور تھرڈ پارٹی کی تشخیص الگورتھمک منصفانہ پن کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔
AI سے چلنے والے پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت سے باخبر رہنے کا مستقبل
آگے دیکھتے ہوئے، AI کیمرے پائیدار، پیدل چلنے والوں کے لیے دوستانہ شہر بنانے میں تیزی سے اہم کردار ادا کریں گے۔ کئی رجحانات ٹیکنالوجی کے ارتقاء کو تشکیل دینے کے لیے تیار ہیں:
• سمارٹ سٹی ایکو سسٹمز کے ساتھ انضمام: اے آئی موبلٹی ڈیٹا کو پبلک ٹرانزٹ سسٹمز، بائیک شیئرنگ پروگرامز اور موسمی سینسرز کے ڈیٹا کے ساتھ جوڑا جائے گا تاکہ جامع شہری موبلٹی پلیٹ فارمز بنائے جا سکیں۔ یہ انضمام متحرک ایڈجسٹمنٹ کو قابل بنائے گا، جیسے کہ پیدل چلنے والوں کے مطالبے کی بنیاد پر ریئل ٹائم پبلک ٹرانزٹ روٹنگ یا چوٹی کے اوقات میں پیدل چلنے والوں کو ترجیح دینے والے موافق ٹریفک سگنلز۔
• بہتر پرائیویسی ٹیکنالوجیز: فیڈریٹڈ لرننگ اور ہومومورفک انکرپشن میں پیش رفت اے آئی کیمروں کو خام معلومات کا اشتراک کیے بغیر ڈیٹا کا باہمی تعاون سے تجزیہ کرنے کی اجازت دے گی، جس سے پرائیویسی کے تحفظ کو مزید مضبوط کیا جا سکے گا۔
• فعالانہ نقل و حمل کا منصوبہ بندی: پیشین گوئی کرنے والے AI ماڈلز مستقبل کے رجحانات کی پیش گوئی کرنے کے لیے تاریخی پیدل چلنے والے ڈیٹا کا استعمال کریں گے، جو شہروں کو بھیڑ کے مقامات کا اندازہ لگانے اور فعال طور پر حل ڈیزائن کرنے میں مدد کریں گے۔ مثال کے طور پر، ایک شہر نئی رہائشی ترقی مکمل ہونے سے پہلے نئے کراس واک کی منصوبہ بندی کرنے یا فٹ پاتھ کو چوڑا کرنے کے لیے پیشین گوئی کرنے والے تجزیات کا استعمال کر سکتا ہے۔
• موسمیاتی مرکوز ایپلی کیشنز: پیدل چلنے اور پبلک ٹرانسپورٹ کے استعمال کی حوصلہ افزائی کرکے، AI سے حاصل کردہ نقل و حمل کا ڈیٹا شہری کاربن کے اخراج کو کم کرنے میں معاون ثابت ہوگا۔ شہر اس ڈیٹا کا استعمال ان علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے کر سکتے ہیں جہاں پیدل چلنے والے بنیادی ڈھانچے کو بہتر بنانے سے کار پر انحصار کم کرنے پر سب سے زیادہ اثر پڑے گا۔
خلاصہ: بہتر شہروں کے لیے ڈیٹا سے چلنے والی پیدل نقل و حمل
اے آئی کیمرے اب صرف نگرانی کے آلات نہیں رہے - وہ زیادہ پائیدار، محفوظ اور جامع شہر بنانے کے لیے ضروری آلات ہیں۔ پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کے رجحانات کے بارے میں تفصیلی، حقیقی وقت کی بصیرت فراہم کر کے، یہ ٹیکنالوجیز شہری منصوبہ سازوں کو ایسے باخبر فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہیں جو کاروں کے بجائے لوگوں کو ترجیح دیتے ہیں۔ میلان کے دوبارہ ڈیزائن کیے گئے چوکوں سے لے کر نیویارک کے محفوظ کراس واک تک، عالمی کیس اسٹڈیز اے آئی سے چلنے والے پیدل چلنے والوں کی ٹریکنگ کے ٹھوس فوائد کو اجاگر کرتے ہیں۔
تاہم، اس ٹیکنالوجی کی پوری صلاحیت صرف ذمہ دارانہ استعمال سے ہی حاصل کی جا سکتی ہے۔ رازداری کے ضوابط پر عمل کرتے ہوئے، الگورتھمک تعصبات کو دور کرتے ہوئے، اور شفافیت کو برقرار رکھتے ہوئے، شہر اے آئی کیمروں کا استعمال ایسے نقل و حرکت کے حل بنانے کے لیے کر سکتے ہیں جو تمام رہائشیوں کو فائدہ پہنچائیں۔ جیسے جیسے ہم مستقبل کی طرف دیکھتے ہیں، شہری نقل و حرکت کے نظام کے ساتھ اے آئی کا انضمام اس بات کو دوبارہ متعین کرتا رہے گا کہ پیدل چلنے والوں کے لیے دوستانہ شہر میں رہنا کیا معنی رکھتا ہے - ایک ایسا شہر جہاں نقل و حرکت موثر، محفوظ اور پائیدار ہو۔
ان شہروں کے لیے جو اس سفر کا آغاز کر رہے ہیں، کلیدی بات یہ ہے کہ واضح مقاصد کے ساتھ شروع کریں، اسٹیک ہولڈرز کو شامل کریں، اور ہر مرحلے پر اخلاقی پہلوؤں کو ترجیح دیں۔ صحیح نقطہ نظر کے ساتھ، پیدل چلنے والوں کی نقل و حرکت کی نگرانی کے لیے AI کیمرے کل کے پائیدار شہروں کی بنیاد بنیں گے۔
رابطہ
اپنی معلومات چھوڑیں اور ہم آپ سے رابطہ کریں گے۔
WhatsApp
WeChat