मशीन लर्निंग का उपयोग करके स्थायी परिवहन को प्रोत्साहित करना

मशीन लर्निंग वर्तमान में उपलब्ध एआई के सबसे उन्नत रूपों में से एक है। इसकी डेटा को रिकॉर्ड करने, सहसंबंधित करने और भविष्यवाणी करने की क्षमता इसे आज के सबसे दबाव वाले मुद्दों के लिए आदर्श समाधान बनाती है। हाल ही में, इस प्रौद्योगिकी को एक नए उपयोग केस सीनारियो के साथ दिया गया है, जो स्थायी परिवहन नेटवर्क की योजना बनाने और प्रोत्साहित करने में मदद करता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आज कई रूपों में आते हैं और आपके चारों ओर उपयोग किए जा रहे हैं। ये सिस्टम अपने विशिष्ट कौशल सेट में सुधार करना जारी रखते हैं, जिससे अब आपकी आवश्यकताओं के आधार पर उपयोग करने के लिए कई एमएल एल्गोरिदम हैं। कुछ लोकप्रिय उदाहरणों में कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क, निर्णय पेड़ और समर्थन वेक्टर मशीन शामिल हैं।
जब आप अपने अनुशंसित नेटफ्लिक्स सुझावों और सोशल मीडिया फीड्स के माध्यम से स्क्रॉल करते हैं, कंपनी के चैटबॉट्स के साथ बातचीत करते हैं या स्वायत्त वाहनों में सवारी करते हैं, तो आप एमएल एल्गोरिदम पर भरोसा कर रहे हैं। तीन सिस्टम तेज, कम लागत वाले संचालन, प्रभावी हैं और नए स्तर के अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। इन सभी कारकों से एमएल एल्गोरिदम स्थायी परिवहन नेटवर्क को आगे बढ़ाने के लिए आदर्श बनाते हैं।

स्थायी परिवहन लक्ष्य

जैसे ही प्रदूषण बढ़ता है और पर्यावरणीय स्थितियां और खराब होती जा रही हैं, स्थायी परिवहन विकल्पों की मांग लगातार बढ़ रही है। अब, किसी को अपने गंतव्य तक पहुंचने के लिए जीवाश्म ईंधन का उपयोग किए बिना कई तरीके हैं। ईवी से लेकर सड़क पर अपनी बाइक चलाने तक, स्थायी परिवहन बढ़ रहा है।

Source Market Watch – Top Sustainable Transport Adoption Rates in the US

महत्वपूर्ण परिवर्तन की आवश्यकता

स्थायी परिवहन नेटवर्क में सुधार के लिए समय बर्बाद नहीं किया जा सकता है। शहरों में सड़कों पर पहले से ही बहुत सारी कारें हैं। इस स्थिति ने भीड़भाड़, निराशा और पर्यावरणीय नुकसान का कारण बना है। मशीन लर्निंग जीवाश्म ईंधन के प्रति दुनिया की लत को कम करने और एक लाभदायक और हरित अस्तित्व में मदद करने में मदद कर सकती है।
इस कार्य को पूरा करने के लिए, एमएल डेवलपर्स को उन एल्गोरिदम बनाने होंगे जो विभिन्न कारकों को ध्यान में रखते हैं। स्थायी परिवहन को बढ़ावा देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना स्व-ड्राइविंग कारों को गैस बचाने से अधिक है, यह एक शहर बनाने के बारे में है जो लोगों को सभी प्रकार के हरित परिवहन लेने के लिए प्रोत्साहित और प्रेरित करता है।

हरित ड्राइव

आप पहले से ही कई शहरों में इस स्थायित्व की ड्राइव देख सकते हैं, जहां बाइक ट्रेल्स और लेन अधिक सामान्य हो गए हैं। यदि इन लेनों को ठीक से रखा जाए, तो वे अर्थव्यवस्था को चलाने, स्थानीय पर्यावरण में सुधार करने और नागरिकों को स्वस्थ रखने में मदद करते हैं। उन शहरों में, जहां बाइक लेन को सफलतापूर्वक एकीकृत किया गया है, परिणाम प्रेरणादायक रहे हैं। टोरंटो जैसे शहरों ने पूरे शहर में फैली बाइक लेन और पथों को एकीकृत किया है। ट्रेल्स के परिणामस्वरूप बाइक दुर्घटनाओं में कमी, अधिक लोग साइकिल चला रहे हैं और ई-बाइक का उपयोग करके शहर के चारों ओर यात्रा करने में सामान्य रूप से वृद्धि हुई है।

सिटी प्लानर्स द्वारा सामना की जाने वाली समस्याएं जिन्हें मशीन लर्निंग सिस्टम हल कर सकते हैं

सिटी प्लानर्स को जो मुख्य समस्याओं का सामना करना पड़ता है वह बुनियादी ढांचे के डेटा की कमी है। आपका शहर जल्द ही एक बाइक लेन एकीकृत करना चाहता है। हालांकि, उन्हें यह देखने के लिए बहुत सारे शोध करने की आवश्यकता है कि यह यातायात और अन्य प्रमुख कारकों को कैसे प्रभावित करेगा। प्लानर्स को बाइक पथों के स्थान को अनुकूलित करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे वास्तव में कोई उद्देश्य सेवा करने वाले बिखरे हुए और जुड़े हुए मार्गों के बजाय सामंजस्य में हों।
मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में डेटा ले सकती है और इसे स्थान-विशिष्ट जानकारी जैसे शहर के लेआउट के साथ क्रॉस-रेफरेंस कर सकती है। यह रणनीति एआई को वास्तविक डेटा का उपयोग करके सिमुलेशन चलाने की अनुमति देती है जो समान स्थितियों वाले स्थानों से आता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि आदर्श मार्ग क्या है। उल्लेखनीय रूप से, आदर्श मार्ग का निर्धारण करने के लिए केवल यह देखने से अधिक विचार करने की आवश्यकता है कि क्या एक मार्ग फिट बैठता है और क्या यह महत्वपूर्ण समुदाय के केंद्रों से होकर गुजरता है।

उपयोगितावाद बनाम समानता

एक अध्ययन जो भविष्य में एमएल सिस्टम को मूल्यवान डेटा प्रदान कर सकता है, ने उपयोगितावादी बनाम समानता-संचालित पथ मार्गदर्शन विधियों की जांच की। शोधकर्ताओं ने तीन मॉडलों की समीक्षा की, एक शहर-व्यापी उपयोगितावादी मॉडल, एक क्षेत्र-आधारित उपयोगितावादी मॉडल और एक समानता-संचालित मॉडल। शोधकर्ताओं ने निर्धारित किया कि बाइक पथों को अनुकूलित करना पहले से अधिक जटिल है क्योंकि कई मामलों में, किसी क्षेत्र के लिए सबसे बड़े लाभ अक्सर क्षेत्र के बाहर होते हैं। इस प्रकार, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग समुदाय के लिए लाभकारी स्थायी परिवहन नेटवर्क को डिज़ाइन करने के लिए किया जा सकता है।

स्थायी परिवहन के लिए प्रोत्साहन की कमी

मशीन लर्निंग स्थायी परिवहन को अपनाने को बढ़ावा देने में भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। पिछले 2 दशकों में, पश्चिम में ईवी की ओर रुझान धीमा रहा है। कई वर्षों के लिए, यदि गैस की कीमतें गिरती हैं, तो इस प्रौद्योगिकी में रुचि कम हो जाती है।
यह तब नहीं था जब पश्चिमी दुनिया के देशों ने बुनियादी ढांचे को प्राथमिकता देने के लिए मात्रात्मक दृष्टिकोण विकसित करना शुरू किया ताकि उन्हें गोद लेने में मदद मिल सके। हाल ही में, डेवलपर्स ने एक और उभरती हुई प्रौद्योगिकी की ओर रुख किया है जो एमएल सिस्टम के साथ मिलकर काम कर सकती है ताकि यात्रियों को स्थायी परिवहन विकल्पों को लेने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके, ब्लॉकचेन।
ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी इन प्रणालियों को वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने और कस्टम-निर्मित टोकन का उपयोग करके सटीक पुरस्कार प्रदान करने में सक्षम बनाती है ताकि उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित किया जा सके। यह मॉडल पहले से ही कई उद्योगों में उपयोग किया जा रहा है, जिसमें मूव-टू-अर्न सेक्टर भी शामिल है। इसी तरह, एम 2 ई ऐप्स उपयोगकर्ताओं को सक्रिय रहने के लिए पुरस्कृत करते हैं। ये सिस्टम उपयोगकर्ताओं को अपने कदम, बाइक गतिविधियों और अधिक को ट्रैक करने की अनुमति देते हैं, उनके कार्यों के आधार पर पुरस्कार सुरक्षित करते हैं।

एआई सिटी प्लानिंग को कैसे बढ़ावा देगा व्यक्तिगत स्थायी परिवहन के लिए?

मशीन लर्निंग दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ संयोजन करती है क्योंकि यह ऐतिहासिक डेटा ले सकती है और इसे वास्तविक समय की जानकारी के साथ क्रॉस-रेफरेंस कर सकती है ताकि सूचित निर्णय लिए जा सकें। सिटी प्लानर इस जानकारी का उपयोग उपयोगी परिवहन विकल्प बनाने, परीक्षण करने, एकत्र करने और даже निर्माण करने के लिए कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सिटी प्लानर्स को समुदाय के बुनियादी ढांचे में स्थायी विकल्पों को एकीकृत करने की अनुमति देते हैं। वे बाहरी कारकों जैसे बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक और पर्यावरणीय डेटा को ध्यान में रख सकते हैं। यह क्षमता यातायात प्रवाह की भविष्यवाणी करने में प्लानर्स को अधिक सटीकता से सक्षम बनाती है।

मार्गों की बहुमुखी प्रकृति को बढ़ाना स्थायी परिवहन प्रथाओं को प्रोत्साहित करता है?

स्थायी परिवहन मार्गों की बहुमुखी प्रकृति को बढ़ाने से निश्चित रूप से प्रोत्साहन मिलेगा। यात्रियों और सवारों को स्वस्थ जीवनशैली, कम शोर प्रदूषण, अधिक गैस स्वतंत्रता और अन्य सकारात्मक परिणामों का लाभ मिलता है। इसके अलावा, एमएल मार्गदर्शन का उपयोग करके नए मार्ग बनाए जा सकते हैं जो समय बचाते हैं और प्रेरक दृश्य प्रदान करते हैं, साथ ही साथ शहर के गतिविधि केंद्रों तक पहुंच प्रदान करते हैं।

चार्जिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर

मशीन लर्निंग सिस्टम ईवी के लिए चार्जिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के लेआउट में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। ईवी को गति मिल रही है, हालांकि अभी भी कई समुदाय हैं जिनके पास एक चार्जिंग स्टेशन नहीं है। गोद लेने में सुधार के लिए, एक व्यवहार्य और आसानी से सुलभ चार्जिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने की आवश्यकता है।

मशीन लर्निंग सिस्टम चार्जिंग की दक्षता को बढ़ाने में भी मदद करेंगे। ईवी चार्जिंग दक्षता एक बड़ी चिंता है क्योंकि अधिक लोग पूरी तरह से इलेक्ट्रिक वाहनों में स्विच कर रहे हैं। ईवी बैटरी को चार्ज करने में समय लग सकता है। एमएल एल्गोरिदम समय को कम करने में मदद कर सकते हैं और साथ ही आपके वाहन की बैटरी की समग्र जीवन प्रत्याशा में सुधार कर सकते हैं।

वायु प्रदूषण में कमी

आप जिस हवा में सांस लेते हैं वह आपके स्वास्थ्य पर सीधा प्रभाव डालती है। इस प्रकार, यह उन लोगों के लिए सामान्य है जो प्रमुख राजमार्गों के पास रहते हैं क्योंकि वे उम्र के साथ फेफड़ों से संबंधित कुछ स्वास्थ्य समस्याओं का अनुभव करते हैं। यह चीनी बाजार के लिए प्रेरक था, जो अब दुनिया में सबसे बड़ा और सबसे सक्रिय ईवी अर्थव्यवस्था है।

ईवी सिस्टम उत्सर्जन का उत्पादन नहीं करते हैं, जो उन्हें वायु शुद्धता को बनाए रखने और एक खतरनाक स्थिति को रोकने के लिए आदर्श बनाता है जहां नागरिकों को दिन भर बिना किसी नोटिस के जहरीले रसायनों के संपर्क में लाया जाता है। जैसे ही सड़कें धीरे-धीरे ईवी वाहनों की अधिक संख्या में परिवर्तित होती हैं, वायु गुणवत्ता आनुपातिक रूप से बढ़नी चाहिए।

ईवी समुदायों का समर्थन

मशीन लर्निंग सिस्टम पहले से ही ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर देने में मदद कर रहे हैं जो निर्माताओं के लिए बिक्री प्रक्रिया के दौरान होते हैं। भविष्य में, एक ही अवधारणा स्कूटर का मालिक होना और भी आसान बना सकती है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ईवी मालिकों को जानकारी, अवधारणाओं और कहानियों को साझा करने के लिए जोड़ने में मदद कर सकते हैं।

कंपनियां जो मशीन लर्निंग योग्य परिवहन प्रोत्साहन प्रणालियों से लाभान्वित हो सकती हैं

यह बस एक पल लेता है यह देखने के लिए कि ईवी बाजार उछाल मार रहा है। इलेक्ट्रिक कारों से लेकर ई-बाइक तक, इस क्षेत्र में प्रवेश करने वाले कई निर्माता हैं, और उत्पाद विकल्प रिकॉर्ड संख्या पर हिट हुए हैं। यह एक फर्म है जो जल्द ही राजस्व को बढ़ावा देने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को एकीकृत कर सकती है।

विस्टा आउटडोर

विस्टा आउटडोर 2015 में एक अमेरिकी आधारित आउटडोर गियर निर्माता और डिजाइनर के रूप में लॉन्च किया गया था। कंपनी एक बड़े पैमाने पर संचालन में विकसित हुई है जो अब उद्योग में कई सहायक कंपनियों को नियंत्रित करती है। ऐसी एक परियोजना जिसने फर्म को बहुत कामयाबी दिलाई है वह है क्वाइटकैट ई-बाइक।

(VSTO )

क्वाइटकैट ई-बाइक 750w – 1000w मिड-ड्राइव मोटर्स और प्रीमियम सामग्री का उपयोग करके शीर्ष प्रदर्शन प्रदान करती हैं। ये यूनिट ऑफ-रोड परिस्थितियों को संभालने के लिए बनाई गई हैं और ऑल-टेरेन बाइक के रूप में वर्गीकृत की जाती हैं। इसके अलावा, वे कंपनी की प्रोप्राइटरी वीपीओ प्रौद्योगिकी को शामिल करते हैं जो आपके पेडल की निगरानी करती है और जब आवश्यकता होती है तो शक्ति को पूरक बनाती है।
क्वाइटकैट को शुरू में तब चोट लगी जब कोविड -19 फैल गया और कोई यात्रा नहीं कर सका। इस यात्रा की कमी के परिणामस्वरूप फर्म को भारी मुनाफा खोना पड़ा। हालांकि, महामारी के अंत के बाद से ई-बाइक की मांग बढ़ गई है, और आज क्वाइटकैट ई-बाइक पेशेवर-ग्रेड ऑफ-रोडिंग बाइक के प्रमुख प्रदाता हैं।
हाल ही में, विस्टा आउटडोर ने 3.35 बिलियन डॉलर में ऋण सहित कंपनी को दो हिस्सों में बांटने के लिए एक बिक्री समझौते पर हस्ताक्षर किए। बिक्री की खबर का निवेशकों ने विश्वास के साथ स्वागत किया क्योंकि वीएसटीओ स्टॉक 2.58 बिलियन डॉलर के बाजार पूंजीकरण तक पहुंच गया। यह खबर इस बात की घोषणा के बाद आती है कि फर्म जल्द ही अपना最新 वित्तीय बयान जारी करेगी। ये कारक वीएसटीएसओ को ईवी बाजार में पहुंच बनाने के लिए देख रहे व्यापारियों के लिए “खरीद” बनाते हैं।

स्थायी परिवहन का एक नया युग

स्थायी परिवहन का युग यहां है। अब, यह समय है कि सिटी प्लानर और निर्माता एक साथ मिलकर इस संक्रमण को यथासंभव आसान और सुलभ बनाने के लिए काम करें। इस प्रकार, आप जल्द ही परिवहन क्षेत्र के साथ इसके एकीकरण को और भी देखने की उम्मीद कर सकते हैं, जो जल्द ही अधिकांश लोगों के लिए एक साफ और सुरक्षित यात्रा मार्ग का परिणाम हो सकता है।
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