গুগল ম্যাপস কীভাবে বুঝে যায় কোথায় যানজট

রাস্তায় বের হওয়ার আগে গুগল ম্যাপস খুলে গন্তব্য ঠিক করলেই সামনে ভেসে ওঠে কয়েকটি পথ। কোন রাস্তায় যানজট বেশি, কোথায় তুলনামূলক ফাঁকা, কতক্ষণ সময় লাগতে পারে এবং কোন পথে গেলে দ্রুত পৌঁছানো যাবে, সবই কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে জানিয়ে দেয় অ্যাপটি।

কিন্তু প্রশ্ন হলো, গুগল ম্যাপস কীভাবে বুঝতে পারে সামনে কোন রাস্তায় জ্যাম হতে পারে? রাস্তায় তো গুগলের কোনো কর্মী দাঁড়িয়ে থেকে প্রতিটি গাড়ি গুনছে না। তাহলে এত দ্রুত বাস্তব সময়ের ট্রাফিকের খবর আসে কীভাবে?

এর পেছনে রয়েছে কোটি কোটি মানুষের স্মার্টফোন থেকে পাওয়া সমষ্টিগত নেভিগেশন ডেটা, পুরোনো ট্রাফিকের তথ্য, রাস্তার বিভিন্ন তথ্য, ব্যবহারকারীদের দেওয়া রিপোর্ট এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা AI-ভিত্তিক মেশিন লার্নিং। এই সব তথ্য একসঙ্গে বিশ্লেষণ করেই গুগল ম্যাপস বর্তমান ট্রাফিক পরিস্থিতি বুঝতে এবং সামনে কী হতে পারে তার পূর্বাভাস দিতে পারে।

ফোন থেকেই আসে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য

গুগল ম্যাপসে যখন কেউ নেভিগেশন চালু করে গাড়ি বা মোটরসাইকেলে রাস্তায় চলেন, তখন তার ডিভাইস থেকে বিভিন্ন ধরনের নেভিগেশন ডেটা তৈরি হয়। এর মধ্যে GPS অবস্থান, কোন পথে যাওয়া হচ্ছে এবং ডিভাইসের কিছু সেন্সর ডেটা থাকতে পারে।

একজনের তথ্য দিয়ে পুরো রাস্তার ট্রাফিক বোঝা সম্ভব নয়। কিন্তু একই সময়ে একই সড়কে অনেক মানুষের ডিভাইস থেকে পাওয়া সমষ্টিগত ও গোপনীয়তা-রক্ষাকারী ডেটা বিশ্লেষণ করলে বোঝা যায়, গাড়িগুলো কত গতিতে চলছে এবং কোনো অংশে গতি অস্বাভাবিকভাবে কমেছে কি না।

ধরা যাক, একটি রাস্তায় সাধারণত গাড়ির গতি ঘণ্টায় ৪০ কিলোমিটার। হঠাৎ দেখা গেল ওই এলাকার অনেক ডিভাইসের গতিবিধি একই সময়ে ধীর হয়ে গেছে। তখন সিস্টেম বুঝতে পারে, ওই রাস্তার কোনো অংশে যান চলাচল ধীর হয়েছে।

এভাবেই লাখ লাখ ডিভাইস থেকে পাওয়া সমষ্টিগত তথ্য রাস্তার বাস্তব পরিস্থিতির একটি ছবি তৈরি করতে সাহায্য করে।

শুধু বর্তমান ট্রাফিক দেখেই থেমে থাকে না

গুগল ম্যাপসের সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিক এখানেই।

আপনি যখন কোনো গন্তব্যে যাওয়ার জন্য রুট ঠিক করেন, তখন অ্যাপটি শুধু এই মুহূর্তে রাস্তায় গাড়ির গতি কত, সেটি দেখে না। আপনার যাত্রার ২০, ৩০ বা ৫০ মিনিট পর রাস্তাটির অবস্থা কেমন হতে পারে, সেটিও অনুমান করার চেষ্টা করে।

এর জন্য বর্তমান ট্রাফিক পরিস্থিতির সঙ্গে অতীতের ট্রাফিকের ধরন মিলিয়ে দেখা হয়।

যেমন, কোনো একটি সড়কে প্রতিদিন সকাল ৮টায় যানজট শুরু হয় এবং ৯টার দিকে সবচেয়ে বেশি গাড়ি জমে। কয়েক মাস বা বছরের তথ্য বিশ্লেষণ করে Google Maps এই ধরনের একটি প্যাটার্ন তৈরি করতে পারে।

এরপর আজকের পরিস্থিতি যদি সেই স্বাভাবিক প্যাটার্নের সঙ্গে মিলে যায়, তাহলে সামনে যানজট বাড়ার সম্ভাবনাও হিসাবের মধ্যে আনা হয়।

AI কীভাবে ভবিষ্যতের ট্রাফিক অনুমান করে?

এখানে মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।

গুগল ম্যাপসের ট্রাফিক পূর্বাভাস ব্যবস্থা বর্তমান ট্রাফিক এবং ঐতিহাসিক ট্রাফিক প্যাটার্ন একসঙ্গে বিশ্লেষণ করে। Google ও DeepMind আগে জানিয়েছিল, এই কাজে Graph Neural Network বা GNN প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়েছে। এটি এমন একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি, যা রাস্তার নেটওয়ার্কের বিভিন্ন অংশের পারস্পরিক সম্পর্ক বিবেচনা করে ভবিষ্যতের যাতায়াতের সময় অনুমান করতে পারে।

রাস্তা তো আলাদা আলাদা কোনো বিচ্ছিন্ন লাইন নয়। একটি সড়কের যানজট পাশের সড়কেও প্রভাব ফেলতে পারে। একটি মোড়ের গাড়ির চাপ কয়েকটি সংযোগ সড়কে ছড়িয়ে যেতে পারে।

এই সম্পর্কগুলো বিবেচনায় নিয়েই AI বুঝতে চেষ্টা করে, একটি রাস্তার বর্তমান পরিস্থিতি আশপাশের রাস্তার ওপর কী প্রভাব ফেলতে পারে।

রাস্তা ভাগ করা হয় বিভিন্ন অংশে

গুগলের প্রকাশিত প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যায় রাস্তার সংযুক্ত অংশগুলোকে একসঙ্গে বিশ্লেষণ করার জন্য Supersegments ধারণার কথা বলা হয়েছে।

সহজভাবে ভাবলে, একটি দীর্ঘ রাস্তার প্রতিটি ছোট অংশকে আলাদাভাবে না দেখে কাছাকাছি ও পরস্পরের সঙ্গে সম্পর্কিত কয়েকটি অংশকে একটি বৃহত্তর ইউনিট হিসেবে দেখা হয়।

এরপর মেশিন লার্নিং মডেল সেই অংশগুলোর সম্ভাব্য যাত্রার সময় অনুমান করে। এই পূর্বাভাস আবার সম্ভাব্য বিভিন্ন রুটের সঙ্গে মিলিয়ে দেখা হয়।

ফলে গুগল ম্যাপস শুধু বলে না যে কোন রাস্তা এখন ফাঁকা। এটি হিসাব করতে পারে, আপনার যাত্রার সময় কোন রুটে মোট সময় কম লাগতে পারে।

দুর্ঘটনা হলে কীভাবে এত দ্রুত খবর আসে?

সব তথ্য শুধু GPS থেকে আসে না।

গুগল ম্যাপস ব্যবহারকারীরাও রাস্তার বিভিন্ন ঘটনা রিপোর্ট করতে পারেন। দুর্ঘটনা, রাস্তা বন্ধ, নির্মাণকাজ, কোনো গাড়ি নষ্ট হয়ে রাস্তা আটকে থাকা বা অন্য কোনো বাধার মতো ঘটনা ব্যবহারকারীরা জানালে সেই তথ্যও রুট নির্ধারণ ও ট্রাফিক পরিস্থিতি বোঝার কাজে ব্যবহার হতে পারে।

এ ছাড়া স্থানীয় কর্তৃপক্ষের কাছ থেকেও রাস্তার গতি সীমা, টোল, রাস্তা বন্ধ থাকা বা নির্মাণকাজের মতো তথ্য পাওয়া যেতে পারে।

অর্থাৎ গুগল ম্যাপসের ট্রাফিক ব্যবস্থা শুধু মানুষের ফোনের GPS-এর ওপর নির্ভর করে না। বিভিন্ন উৎসের তথ্য একসঙ্গে ব্যবহার করা হয়।

Waze-এর তথ্যও কি কাজে লাগে?

গুগলের মালিকানাধীন Waze একটি আলাদা নেভিগেশন প্ল্যাটফর্ম হলেও এর অন্যতম বৈশিষ্ট্য হলো ব্যবহারকারীদের দেওয়া রিয়েল-টাইম তথ্য।

Waze ব্যবহারকারীরা ট্রাফিক, দুর্ঘটনা, রাস্তা বন্ধ, বিপদ বা অন্যান্য পরিস্থিতি সম্পর্কে রিপোর্ট করতে পারেন। Waze নিজেই জানিয়েছে, ব্যবহারকারীরা অ্যাপ চালু রেখে গাড়ি চালালে সেই তথ্য রাস্তার গড় গতি ও পরিস্থিতি বুঝতে কাজে লাগে।

তবে গুগল ম্যাপস কীভাবে প্রতিটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে Waze-এর তথ্য ব্যবহার করে, তা সব ক্ষেত্রে প্রকাশ্যে বিস্তারিতভাবে জানানো হয় না। তাই গুগল ম্যাপসের প্রতিটি ট্রাফিক আপডেটকে সরাসরি Waze থেকে এসেছে বলা ঠিক হবে না।

সব রাস্তার তথ্য কি সমান নির্ভুল?

না। কোনো রাস্তার ওপর যত বেশি রিয়েল-টাইম ডেটা পাওয়া যায়, বর্তমান পরিস্থিতি বোঝার সুযোগ তত ভালো হতে পারে। কিন্তু কোনো এলাকায় ব্যবহারকারীর সংখ্যা কম হলে বা কোনো রাস্তার রিয়েল-টাইম তথ্য সীমিত হলে ঐতিহাসিক তথ্যের ওপর নির্ভরতা তুলনামূলক বেশি হতে পারে।

গুগলের Roads Management Insights-এর তথ্য অনুযায়ী, যেসব রাস্তায় রিয়েল-টাইম সংকেত সীমিত, সেখানে ঐতিহাসিক ট্রাফিক ডেটা বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে। দীর্ঘ রুটের ক্ষেত্রেও কাছের রাস্তার জন্য বর্তমান ডেটা এবং দূরের অংশের জন্য ঐতিহাসিক প্যাটার্ন বেশি গুরুত্ব পেতে পারে।

এ কারণেই গুগল ম্যাপসের ETA বা সম্ভাব্য পৌঁছানোর সময়কে নিশ্চিত সময় হিসেবে না দেখে একটি পূর্বাভাস হিসেবে দেখা উচিত।

হঠাৎ জ্যাম হলে ম্যাপস কীভাবে মানিয়ে নেয়?

ধরা যাক, আপনি এমন একটি রাস্তায় গাড়ি চালাচ্ছেন যেখানে সাধারণত কোনো যানজট থাকে না। কিন্তু হঠাৎ দুর্ঘটনা ঘটল এবং গাড়ির গতি কমে গেল।

প্রথমে ওই এলাকার রিয়েল-টাইম ডেটায় পরিবর্তন দেখা যেতে পারে। ব্যবহারকারীদের রিপোর্টও আসতে পারে। এরপর সিস্টেম নতুন তথ্য বিশ্লেষণ করে বুঝতে পারে যে আগের হিসাব আর ঠিক থাকছে না।

তখন আপনার সম্ভাব্য পৌঁছানোর সময় বদলে যেতে পারে এবং অন্য কোনো পথ তুলনামূলক দ্রুত হলে গুগল ম্যাপস রুট পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে পারে। গুগলের ভাষ্য অনুযায়ী, ট্রাফিক পূর্বাভাস রুট নির্বাচনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং সম্ভাব্য যানজটের কথা বিবেচনা করে বিকল্প রুটও নির্বাচন করা হতে পারে।

শুধু যানজট নয়, রাস্তার ধরনও বিবেচনায় আসে

গুগল ম্যাপস যখন একটি রুট বেছে নেয়, তখন শুধু ট্রাফিকের গতি দেখে সিদ্ধান্ত নেয় না।

রাস্তার মান, রাস্তা পাকা নাকি কাঁচা, রাস্তার আকার, গন্তব্যের দিকে সরাসরি যাওয়ার সুবিধা, গতি সীমা, টোল এবং রাস্তা বন্ধ থাকার মতো বিষয়ও রুট নির্ধারণে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে।

অর্থাৎ সবচেয়ে কম দূরত্বের রাস্তা সবসময় সবচেয়ে দ্রুত রাস্তা নয়।

একটি রাস্তা কয়েক কিলোমিটার ছোট হলেও সেখানে যদি দীর্ঘ যানজট থাকে, তাহলে কিছুটা দূরের কিন্তু তুলনামূলক ফাঁকা রাস্তা দিয়ে যাওয়াই দ্রুত হতে পারে।

গুগল ম্যাপস কি ভবিষ্যৎ একেবারে নিখুঁতভাবে জানে?

না। এটি ভবিষ্যৎ দেখতে পারে না। বরং বিপুল পরিমাণ তথ্য থেকে সম্ভাব্য পরিস্থিতি অনুমান করে।

হঠাৎ বড় দুর্ঘটনা, রাস্তা বন্ধ, বিক্ষোভ, প্রাকৃতিক দুর্যোগ, অস্বাভাবিক ভিড় বা এমন কোনো ঘটনা যা ঐতিহাসিক ডেটায় স্বাভাবিকভাবে ধরা পড়ে না, সেগুলোর ক্ষেত্রে পূর্বাভাস ভুল হতে পারে।

গুগল নিজেও জানিয়েছে, ট্রাফিক পূর্বাভাসে ঐতিহাসিক তথ্য গুরুত্বপূর্ণ হলেও বাস্তব পরিস্থিতি বদলে গেলে মডেলকে সেই পরিবর্তনের সঙ্গে মানিয়ে নিতে হয়।

তাই ম্যাপসে দেখানো ৩০ মিনিটের যাত্রা বাস্তবে ৪০ মিনিটও হতে পারে, আবার পরিস্থিতি ভালো হলে তার চেয়েও কম সময় লাগতে পারে।

আপনার ফোনের তথ্য কেন গুরুত্বপূর্ণ?

গুগল ম্যাপসের নেভিগেশন ব্যবস্থার জন্য ব্যবহারকারীর ডেটা গুরুত্বপূর্ণ। গুগল জানিয়েছে, নেভিগেশনের সময় GPS অবস্থান, নেওয়া রুট এবং ডিভাইসের কিছু সেন্সর ডেটা ব্যবহার করা হতে পারে। এই তথ্য একা বা অন্যদের তথ্যের সঙ্গে মিলিয়ে গুগল ম্যাপসের নেভিগেশন, দ্রুত বিকল্প রুট এবং রিয়েল-টাইম ট্রাফিক পরিস্থিতি উন্নত করতে কাজে লাগে।

এখানে সমষ্টিগত ডেটার বিষয়টি গুরুত্বপূর্ণ। একটি নির্দিষ্ট ব্যক্তির চলাচল দেখে পুরো শহরের ট্রাফিক বোঝা সম্ভব নয়। কিন্তু বিপুলসংখ্যক মানুষের চলাচলের ধরন বিশ্লেষণ করলে রাস্তার গতি ও যানজটের একটি সামগ্রিক চিত্র তৈরি করা যায়।

তাহলে গুগল ম্যাপসের ট্রাফিক রঙের অর্থ কী?

গুগল ম্যাপসে সাধারণত রাস্তার বিভিন্ন অংশ বিভিন্ন রঙে দেখা যায়। সহজভাবে বললে, এসব রঙ রাস্তার যান চলাচলের গতি ও ট্রাফিকের মাত্রা বোঝাতে সাহায্য করে।

সবুজ সাধারণত তুলনামূলক স্বাভাবিক গতির রাস্তা বোঝায়। হলুদ বা কমলা রঙে যান চলাচল ধীর হওয়ার ইঙ্গিত পাওয়া যায় এবং লাল রঙে সাধারণত বেশি যানজট বোঝানো হয়।

তবে কোনো রাস্তার রঙ দেখেই নির্দিষ্ট সংখ্যক গাড়ি সেখানে আটকে আছে, এমন সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না। রঙ মূলত সংশ্লিষ্ট সড়কের ট্রাফিক পরিস্থিতির একটি ভিজ্যুয়াল উপস্থাপন।

গুগল ম্যাপস এত দ্রুত সিদ্ধান্ত নেয় কীভাবে?

পুরো প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপে ভাবলে বিষয়টি সহজ হয়ে যায়।

প্রথম ধাপ: ব্যবহারকারীদের নেভিগেশন ডেটা থেকে রাস্তার বর্তমান গতি সম্পর্কে ধারণা তৈরি হয়।

দ্বিতীয় ধাপ: পুরোনো দিনের একই রাস্তার ট্রাফিকের প্যাটার্নের সঙ্গে বর্তমান পরিস্থিতি মিলিয়ে দেখা হয়।

তৃতীয় ধাপ: দুর্ঘটনা, রাস্তা বন্ধ, নির্মাণকাজ ও অন্যান্য রিপোর্ট যুক্ত করা হয়।

চতুর্থ ধাপ: মেশিন লার্নিং মডেল বর্তমান ও ঐতিহাসিক তথ্য বিশ্লেষণ করে সামনে ট্রাফিক কেমন হতে পারে তা অনুমান করে।

পঞ্চম ধাপ: সম্ভাব্য বিভিন্ন রুটের সময় হিসাব করে তুলনামূলক ভালো পথ বেছে নেওয়া হয়।

এই পুরো প্রক্রিয়াই ব্যবহারকারীর কাছে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে একটি সহজ মানচিত্র ও ETA হিসেবে দেখা যায়।

গুগল ম্যাপসের ট্রাফিক দেখানোর প্রযুক্তি আসলে একটি বিশাল ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবস্থা। আপনার ফোনের GPS থেকে পাওয়া সমষ্টিগত তথ্য, অন্যান্য ব্যবহারকারীর নেভিগেশন ডেটা, পুরোনো ট্রাফিকের ধরন, রাস্তার তথ্য, দুর্ঘটনা বা রাস্তা বন্ধের রিপোর্ট এবং মেশিন লার্নিং একসঙ্গে কাজ করে।

ফলে গুগল ম্যাপস শুধু বলে না যে এই মুহূর্তে কোথায় গাড়ি ধীরে চলছে। বরং আপনার যাত্রা শুরু হওয়ার পর সামনে কী ধরনের পরিস্থিতি তৈরি হতে পারে, সেটিও অনুমান করার চেষ্টা করে।

তবে এটি একটি পূর্বাভাস ব্যবস্থা, ভবিষ্যৎ দেখার প্রযুক্তি নয়। অপ্রত্যাশিত কোনো ঘটনা ঘটলে ম্যাপসের হিসাবও বদলে যেতে পারে। তাই রাস্তায় বের হওয়ার সময় অ্যাপের নির্দেশনা কাজে লাগালেও বাস্তব পরিস্থিতি এবং সড়ক নিরাপত্তাকেই সবসময় অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত।

সূত্র: টিভি ৯