इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स की शक्ति को अनलॉक करना: एक गहन सर्वेक्षण

यह ब्लॉग पोस्ट "इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के लिए ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क्स: एक सर्वेक्षण" पेपर की एक त्वरित समीक्षा है ।https://ieeexplore.ieee.org/document/10077454.

परिचय

इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स (आईटीएस) तेजी से महत्वपूर्ण हो गए हैं क्योंकि वे जिस तरह से हम यात्रा करते हैं और अपने शहरों का प्रबंधन करते हैं, उसे फिर से आकार देने की क्षमता रखते हैं। ITS में अत्याधुनिक तकनीकों के एकीकरण से विभिन्न समाधानों का विकास हुआ है जिनका उद्देश्य दक्षता, सुरक्षा और स्थिरता में सुधार करना है। ऐसी ही एक तकनीक है ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (जीएनएन), जिसने हाल के वर्षों में जटिल संबंधों को मॉडल करने और अनियमित रूप से संरचित डेटा को संभालने की क्षमता के कारण कर्षण प्राप्त किया है। इस ब्लॉग पोस्ट में, हम "इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स: एक सर्वेक्षण" पेपर से प्रमुख निष्कर्षों में गहराई से उतरेंगे, जो आईटीएस डोमेन में जीएनएन अनुप्रयोगों की व्यापक समीक्षा प्रदान करता है।

ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क (जीएनएन) को समझना

ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) एक प्रकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है जिसे विशेष रूप से ग्राफ़ के रूप में दर्शाए गए डेटा का विश्लेषण और प्रक्रिया करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। रेखांकन गणितीय संरचनाएं हैं जिनमें उनके बीच नोड्स (या कोने) और किनारे (या कनेक्शन) शामिल हैं, जो स्वाभाविक रूप से विभिन्न प्रणालियों में जटिल संबंधों और इंटरैक्शन को मॉडल कर सकते हैं। हाल के वर्षों में, जीएनएन सामाजिक नेटवर्क, आणविक जीव विज्ञान और कंप्यूटर दृष्टि जैसे कई डोमेन में पाए जाने वाले बड़े पैमाने पर, अनियमित और जटिल डेटा को संभालने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरा है।

परिवहन क्षेत्र में, जीएनएन ने परिवहन प्रणालियों की दक्षता, सुरक्षा और स्थिरता में सुधार के लिए काफी संभावनाएं दिखाई हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि परिवहन नेटवर्क को ग्राफ़ के रूप में भी दर्शाया जा सकता है, जहाँ नोड स्थानों या रुचि के बिंदुओं (जैसे चौराहों, बस स्टॉप, या पार्किंग स्थल) का प्रतिनिधित्व करते हैं, और किनारे इन स्थानों (जैसे सड़कों या पारगमन मार्गों) के बीच के कनेक्शनों का प्रतिनिधित्व करते हैं। जीएनएन इन नेटवर्कों के भीतर जटिल स्थानिक और अस्थायी निर्भरताओं का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे यातायात पूर्वानुमान, मांग भविष्यवाणी और सुरक्षा विश्लेषण के लिए अधिक सटीक मॉडल विकसित करना संभव हो जाता है। इसके अतिरिक्त, GNN स्वायत्त वाहनों, चौराहों के प्रबंधन और शहरी नियोजन के लिए निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने में मदद कर सकते हैं, जो अंततः अधिक कुशल, टिकाऊ,

आईटीएस में जीएनएन अनुप्रयोगों के दायरे को विस्तृत करना

पिछले सर्वेक्षणों के विपरीत, जो मुख्य रूप से यातायात पूर्वानुमान समस्याओं पर केंद्रित थे, रहमानी एट अल का अध्ययन विभिन्न आईटीएस अनुप्रयोगों के लिए जीएनएन ढांचे के विकास की पड़ताल करता है। इनमें यातायात पूर्वानुमान, मांग पूर्वानुमान, स्वायत्त वाहन, चौराहा प्रबंधन, पार्किंग प्रबंधन, शहरी नियोजन और परिवहन सुरक्षा शामिल हैं।

माइक्रो-वर्गीकरण और डोमेन-विशिष्ट अंतर्दृष्टि

लेखक अपने परिवहन अनुप्रयोग के आधार पर अध्ययनों को सूक्ष्म-वर्गीकृत करते हैं, जिससे उन्हें डोमेन-विशिष्ट अनुसंधान दिशाओं, अवसरों और चुनौतियों की पहचान करने की अनुमति मिलती है, जिन्हें पिछले सर्वेक्षणों में संबोधित नहीं किया गया था। यह दृष्टिकोण पाठक को बेहतर समझ हासिल करने में सक्षम बनाता है कि जीएनएन को विशिष्ट आईटीएस उप-डोमेन के अनुरूप कैसे बनाया जा सकता है और भविष्य के शोध के लिए संभावित क्षेत्रों की पहचान करता है।

ITS में GNN अनुप्रयोग: एक गहरा गोता

रहमानी और अन्य के सर्वेक्षण पत्र में, उन्होंने विभिन्न इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स (ITS) अनुप्रयोगों में तल्लीन किया है जहाँ ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (GNNs) ने महत्वपूर्ण योगदान दिया है। यहां, हम पेपर में उल्लिखित प्रत्येक श्रेणी पर विस्तार करते हैं:

यातायात पूर्वानुमान: जीएनएन को यातायात की स्थिति, जैसे भीड़ के स्तर, यात्रा के समय और सड़क क्षमता की भविष्यवाणी करने में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। वे परिवहन नेटवर्क में जटिल स्थानिक-अस्थायी निर्भरता पर कब्जा कर सकते हैं और सटीक अल्पकालिक और दीर्घकालिक यातायात पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का लाभ उठा सकते हैं। यह अधिकारियों को यातायात प्रबंधन के लिए सूचित निर्णय लेने में मदद करता है और भीड़भाड़ की समस्या को कम करता है।

मांग की भविष्यवाणी: परिवहन सेवाओं की योजना और प्रबंधन के लिए परिवहन मांग का सटीक अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है। जीएनएन का उपयोग सार्वजनिक ट्रांजिट राइडरशिप, वाहन शेयरिंग उपयोग और टैक्सी मांग की भविष्यवाणी करने में किया गया है। समय, मौसम और सामाजिक-आर्थिक चर जैसे विभिन्न कारकों को शामिल करके, जीएनएन बेहतर संसाधन आवंटन और बेहतर सेवाओं को सक्षम करने के लिए अधिक सटीक मांग पूर्वानुमान उत्पन्न कर सकते हैं।

स्वायत्त वाहन: स्व-ड्राइविंग कारों की निर्णय लेने और धारणा क्षमताओं को बढ़ाने के लिए जीएनएन को नियोजित किया गया है। वे आसपास के वातावरण को बेहतर ढंग से समझने के लिए LiDAR और कैमरों जैसे सेंसर से बड़े पैमाने पर, उच्च-आयामी डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण कर सकते हैं। अनुप्रयोगों में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, ट्रैकिंग और प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी शामिल है, जो सुरक्षित और कुशल स्वायत्त वाहन संचालन के लिए महत्वपूर्ण हैं।

चौराहा प्रबंधन: कुशल चौराहा प्रबंधन भीड़ को कम करने और यातायात प्रवाह में सुधार के लिए आवश्यक है। जीएनएन का उपयोग यातायात संकेतों के अनुकूलन और चौराहों पर यातायात प्रवाह के प्रबंधन में किया गया है, यातायात की गतिशील प्रकृति और परिवहन नेटवर्क के विभिन्न भागों की अन्योन्याश्रितता को ध्यान में रखते हुए। इसका परिणाम अधिक प्रभावी चौराहा नियंत्रण रणनीतियों में होता है जो देरी को कम करते हैं और ईंधन की खपत को कम करते हैं।

पार्किंग प्रबंधन: जीएनएन को पार्किंग उपलब्धता की भविष्यवाणी करने, पार्किंग स्थान आवंटन का अनुकूलन करने और ड्राइवरों को उपलब्ध स्थानों पर मार्गदर्शन करने के लिए लागू किया गया है। सेंसर से रीयल-टाइम डेटा का विश्लेषण करके, जीएनएन पार्किंग सुविधाओं को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं, पार्किंग की जगहों की खोज में लगने वाले समय को कम कर सकते हैं और पार्किंग की तलाश में कारों के कारण होने वाली भीड़ को कम कर सकते हैं।

शहरी नियोजन: जीएनएन बेहतर शहरी नियोजन और नीति-निर्माण का समर्थन करने के लिए परिवहन नेटवर्क और बुनियादी ढांचे का विश्लेषण कर सकते हैं। उनका उपयोग परिवहन प्रणाली के विभिन्न घटकों के बीच परस्पर क्रियाओं को मॉडल करने और परिवहन दक्षता, स्थिरता और पहुंच पर विभिन्न नीतियों और हस्तक्षेपों के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है। यह शहरी योजनाकारों और निर्णयकर्ताओं को ऐसी रणनीतियाँ विकसित करने में मदद करता है जो टिकाऊ और न्यायसंगत परिवहन प्रणालियों को बढ़ावा देती हैं।

परिवहन सुरक्षा: परिवहन सुरक्षा सुनिश्चित करना अधिकारियों और सेवा प्रदाताओं के लिए प्राथमिकता है। GNNs का उपयोग परिवहन प्रणालियों में सुरक्षा मुद्दों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने के लिए किया गया है, जैसे दुर्घटना की भविष्यवाणी और रोकथाम। वे दुर्घटना-प्रवण क्षेत्रों का पता लगाने, दुर्घटनाओं की संभावना का अनुमान लगाने और सुरक्षा में सुधार के लिए लक्षित हस्तक्षेपों का सुझाव देने के लिए बड़े पैमाने पर विषम डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।

ये श्रेणियां ITS अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को संबोधित करने में GNN की बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करती हैं, परिवहन प्रणालियों के भविष्य को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करने की उनकी क्षमता का प्रदर्शन करती हैं। अद्वितीय अनुसंधान अवसर और दिशाएँ

अद्वितीय अनुसंधान के अवसर और दिशाएँ

सर्वेक्षण विभिन्न परिवहन अनुप्रयोगों की पूरी तरह से समीक्षा के परिणामस्वरूप कई अद्वितीय और अविभाजित अनुसंधान अवसरों और दिशाओं को उजागर करता है। इनमें से कुछ नई चर्चाओं में शामिल हैं:

1. आईटीएस अनुप्रयोगों में किनारे और ग्राफ सीखने की उपेक्षित भूमिका: जीएनएन मॉडल में किनारे और ग्राफ सीखने को शामिल करके, हम संभावित रूप से परिवहन प्रणालियों में अधिक मूल्यवान अंतर्दृष्टि को उजागर कर सकते हैं।
2. मल्टी-मोडल मॉडल विकसित करना: सूचना के विभिन्न स्रोतों, जैसे ट्रैफ़िक, मौसम और सामाजिक डेटा के संयोजन से ITS अनुप्रयोगों के लिए अधिक सटीक और व्यापक मॉडल बन सकते हैं।
3. अप्रशिक्षित और सुदृढीकरण सीखने के तरीकों की शक्ति का शोषण: इन तकनीकों का उपयोग करके, शोधकर्ता ITS अनुप्रयोगों के लिए अधिक शक्तिशाली GNN विकसित कर सकते हैं, बेहतर निर्णय लेने और अनुकूलन को सक्षम कर सकते हैं। चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ: सर्वेक्षण से परे जाना

भविष्य के जीएनएन-आधारित ढांचे, रहमानी एट अल के विकास और मूल्यांकन की सुविधा के लिए। प्रत्येक परिवहन डोमेन में लोकप्रिय बेसलाइन मॉडल और डेटासेट की पहचान करें। इन संसाधनों को प्रदान करके, सर्वेक्षण ITS अनुप्रयोगों में GNNs को लागू करने में रुचि रखने वाले शोधकर्ताओं और चिकित्सकों के लिए एक अमूल्य प्रारंभिक बिंदु के रूप में कार्य करता है।

निष्कर्ष

इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स में विभिन्न चुनौतियों का समाधान करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स में अपार संभावनाएं हैं। पेपर "इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के लिए ग्राफ तंत्रिका नेटवर्क: एक सर्वेक्षण" आईटीएस में जीएनएन अनुप्रयोगों का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है और उनके उपयोग से जुड़ी संभावित और चुनौतियों दोनों पर प्रकाश डाला गया है। जैसा कि इस क्षेत्र में अनुसंधान आगे बढ़ रहा है, जीएनएन हमारी परिवहन प्रणालियों को बदलने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार हैं, जिससे वे अधिक कुशल, टिकाऊ और लचीला बन सकें।

[1] बारबरा प्रकासिन (2023)। मेम्ग्राफ के साथ एक परिवहन नेटवर्क की मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़िंग और नेविगेट करना। यहां उपलब्ध है: मेम्ग्राफ के साथ एक परिवहन नेटवर्क की मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़िंग और नेविगेट करना

[2] एस. रहमानी, ए. बागबानी, एन. बाउगुइला और जेड. पैटरसन, "इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स: ए सर्वे," इन इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम्स पर आईईईई लेनदेन , डीओआई: 10.1109/टीआईटीएस.2023.3257759।

[3] रोस्टिस्लाव डेमश (2021)। ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स और ग्राफ कनवॉल्यूशनल नेटवर्क्स का सरल परिचय। यहां उपलब्ध है: ग्राफ न्यूरल नेटवर्क • ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का परिचय (perfectial.com)