डींग मत हांकिये स्मार्ट यातायात बताइये

रांची पर ही ध्यान दें, विदेश जाने की जरूरत नहीं है। रांची की कुछ खास सड़के खास समय पर हर रोज जाम हो जाती है। इसी तरह देश के अन्य शहरी इलाके भी इस परेशानी को झेल रहे हैं। इसकी वजह से गाड़ियों के ईंधन खर्च और प्रदूषण दोनों में वृद्धि का कोई आधिकारिक आंकड़ा नहीं है। इसके बीच बार बार हमें यह याद दिलाया जाता है कि देश में एक सौ स्मार्ट सिटी बनाने का काम चल रहा है। इस किस्म की दावेदारी के बदले सही यातायात समाधान आज देश की मांग है।

शहरों में यातायात की समस्या महज़ एक इंजीनियरिंग की समस्या नहीं है; यह लोगों, बुनियादी ढांचे और प्रौद्योगिकी के बीच एक जीवित, बदलता संवाद है। जब यह संवाद लड़खड़ाता है, तो इसके परिणाम हर जगह महसूस किए जाते हैं—बर्बाद हुए घंटों में, ईंधन की हानि में, बढ़ते उत्सर्जन में, और उन लाखों लोगों के बिगड़े मिजाज में जो भारत के शहरी विस्तार में अंतहीन रूप से फैले जाम में फंसे होते हैं।

एक ऐसे देश के लिए जहाँ हर साल भीड़भाड़ के कारण अरबों डॉलर का उत्पादकता नुकसान होता है, वहाँ स्मार्ट, डेटा-संचालित गतिशीलता समाधानों की तलाश अब एक अत्यंत ज़रूरी बन गई है। गूगल और गुरुग्राम ट्रैफिक पुलिस के बीच हालिया सहयोग एक महत्त्वपूर्ण मोड़ को चिन्हित करता है कि भारतीय शहर इस चुनौती से कैसे निपट सकते हैं।

नवंबर 2025 में, दोनों ने एक ऐसी प्रणाली शुरू की जो गूगल मैप्स उपयोगकर्ताओं को सीधे गति सीमा, दुर्घटना-संभावित क्षेत्रों और यातायात खतरों के बारे में वास्तविक समय पर अलर्ट प्रदान करती है। लेकिन गूगल मैप पर भरोसा करने की वजह से कई जानलेवा हादसे भी हुए हैं। गुरुग्राम का यह प्रयोग दायरे में तो स्थानीय है, लेकिन निहितार्थ में वैश्विक है, यह संकेत देता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ए आई) और डेटा शहरी यातायात पारिस्थितिकी तंत्र को कैसे नया रूप दे सकते हैं।

ड्राइवरों के साथ सीधे संवाद करने की क्षमता भी उतनी ही परिवर्तनकारी है। वेज़ फॉर सिटीज़ जैसे प्लेटफॉर्म अधिकारियों को सत्यापित जानकारी – सड़क बंद, मार्ग परिवर्तन, खतरे की चेतावनियाँ – सेकंडों के भीतर उपयोगकर्ताओं तक पहुँचाने की अनुमति देते हैं। सूचना का यह दो-तरफा चैनल दर्शाता है कि घटनाएँ होने पर शहर तेज़ी से कार्रवाई कर सकते हैं, देरी को कम कर सकते हैं और कर्मियों तथा संसाधनों की अधिक कुशल तैनाती को सक्षम कर सकते हैं। ऐसे फीडबैक लूप्स की तात्कालिकता उस प्रक्रिया को बदल देती है जो कभी प्रतिक्रियाशील  थी, उसे अब सक्रिय बना देती है।

अब सरकार बार बार ए आई की बात करती है तो उसे इस शहरी समस्या के समाधान की दिशा में भी ए आई का उपयोग करना चाहिए ताकि हर रोज के जाम के झंझट से मुक्ति मिल सके। एकत्रित यातायात डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके चौराहों पर सिग्नल के समय को अनुकूलित करता है। कई वैश्विक शहरों में शुरुआती पायलट अध्ययनों ने वाहन ठहराव में 30 प्रतिशत तक की कमी और उत्सर्जन में 10 प्रतिशत तक की गिरावट दिखाई है।

भारत के यातायात-ग्रस्त शहरों के लिए, ऐसे लाभ का एक छोटा हिस्सा भी भारी बचत में बदल सकता है – कम निष्क्रियता, सुचारु प्रवाह, कम ईंधन खपत, और स्वच्छ हवा – वह भी सड़क नेटवर्क के किसी भी भौतिक विस्तार के बिना। हालांकि, इस डेटा का मूल्य केवल दैनिक यातायात प्रबंधन तक ही सीमित नहीं है। लंबी अवधि में, गुमनाम और समेकित आवागमन डेटा एक अमूल्य नियोजन उपकरण बन जाता है।

यह शहर योजनाकारों को यह देखने की अनुमति देता है कि लोग कैसे चलते हैं – कहाँ रुकावटें बनी रहती हैं, किन गलियारों में सबसे अधिक भीड़भाड़ होती है, और कहाँ नए सार्वजनिक परिवहन या बुनियादी ढांचे के निवेश से सबसे बड़ा लाभ मिल सकता है। अनुमानों या छिटपुट मैनुअल गणनाओं पर निर्भर रहने के बजाय, प्रशासक निरंतर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले साक्ष्य पर निर्णय ले सकते हैं। फिर भी, इस तकनीक के वादे को इसके नुकसानों की समझ के साथ संतुलित किया जाना चाहिए।

सबसे अधिक दिखाई देने वाली चिंता वह है जिसे शहरी योजनाकार वेज़ प्रभाव कहते हैं – एक ऐसी घटना जहाँ नेविगेशन एल्गोरिदम, तेज़ रास्ते खोजने की अपनी तलाश में, यातायात को छोटी आवासीय गलियों से पुनर्निर्देशित कर देते हैं जो भारी प्रवाह के लिए नहीं बनी हैं। जबकि यह व्यक्तिगत ड्राइवरों के लिए समय बचा सकता है, यह अनजाने पड़ोस में भीड़भाड़, शोर और प्रदूषण को स्थानांतरित कर देता है। विदेशों के शहरों ने पहले ही इस चुनौती से निपटा है, ऐसे मार्ग परिवर्तनों को रोकने के लिए जियोफेंसिंग, प्रतिबंधित मोड़ और रूटिंग नीतियां लागू की हैं। भारतीय शहरों को यह सुनिश्चित करने के लिए इसी तरह के दूरदर्शिता की आवश्यकता होगी कि कुछ लोगों की सुविधा दूसरों की कीमत पर न हो।