ज़रूर, यहां दिए गए PR TIMES लेख के बारे में एक विस्तृत लेख है, जो स्थानीय AI और कारपूलिंग टैक्सी को प्रदर्शित करता है:
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और कारपूलिंग टैक्सी: क्षेत्रीय परिवहन में बदलाव लाने का एक महत्वपूर्ण उपाय
आर्थिक और जनसंख्या संबंधी समस्याओं के कारण कई शहरों के लिए परिवहन की समस्या गंभीर चिंता का विषय बन गई है। विशेष रूप से ग्रामीण इलाकों में सार्वजनिक परिवहन प्रणालियाँ घट रही हैं। समस्या को हल करने के लिए, जापान का भूमि मंत्रालय, बुनियादी ढांचा, परिवहन और पर्यटन (MLIT) नवीन तकनीकों और प्रणालियों की खोज कर रहा है जो क्षेत्रीय परिवहन को बढ़ावा दे सकती हैं। इस प्रयास के तहत, MLIT के प्रायोगिक अध्ययन में एक शेयर-राइड सेवा को लागू किया जा रहा है जो एक अत्याधुनिक AI का उपयोग करती है और कारपूलिंग टैक्सी को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित करती है। इस निर्णय को PR TIMES ने एक लोकप्रिय ट्रेंडिंग कीवर्ड के रूप में प्रकाशित किया है।
प्रायोगिक अध्ययन का अवलोकन
प्रायोगिक अध्ययन में क्षेत्रीय परिवहन बुनियादी ढांचे को बदलने के लिए AI तकनीक का उपयोग शामिल है। लक्ष्य कारपूलिंग टैक्सी को बढ़ावा देकर परिवहन तक पहुंच में सुधार करना, भीड़भाड़ कम करना और स्थिरता बढ़ाना है। AI-संचालित शेयर-राइडिंग सेवा कई कारकों के आधार पर यात्रा करने के इष्टतम मार्गों और कार्यक्रमों का मिलान करती है, जिसमें यात्रियों के अनुरोध, यातायात की स्थिति और परिवहन की उपलब्धता शामिल है।
इस पहल के प्रमुख घटक
इस पहल में कई प्रमुख घटक शामिल हैं:
- AI-संचालित रूट ऑप्टिमाइज़ेशन: AI एल्गोरिदम वास्तविक समय के डेटा का विश्लेषण करके सबसे कुशल और लागत प्रभावी मार्गों का पता लगाता है। यात्री अनुरोधों, यातायात पैटर्न और परिवहन की उपलब्धता को ध्यान में रखते हुए, AI यात्राओं को अनुकूलित करने में मदद करता है।
- कारपूलिंग क्षमताओं में वृद्धि: यह कार्यक्रम यात्रियों को उसी मार्ग पर यात्रा करने वाले अन्य लोगों के साथ सवारी करने में सक्षम बनाता है। ऐसा करके, कारपूलिंग टैक्सी निजी कारों की संख्या को कम करती है और वाहन भार कारक को बढ़ाती है, जिसके परिणामस्वरूप भीड़भाड़ कम होती है और उत्सर्जन कम होता है।
- ऑन-डिमांड और सहज आरक्षण: AI-संचालित सेवा के माध्यम से, यात्री आसानी से अपनी सवारी बुक कर सकते हैं और यात्रा को ट्रैक कर सकते हैं। यात्री अपने मोबाइल उपकरणों के माध्यम से सवारी का अनुरोध कर सकते हैं और पिकअप और ड्रॉप-ऑफ स्थानों के बारे में रीयल-टाइम अपडेट प्राप्त कर सकते हैं।
- डेटा संग्रह और विश्लेषण: प्रायोगिक अध्ययन के दौरान, उपयोग के पैटर्न, ग्राहक प्रतिक्रिया और प्रदर्शन संकेतकों सहित डेटा एकत्र किया जाता है। इस डेटा को सेवा की प्रभावशीलता का आकलन करने और आवश्यकतानुसार सुधार करने के लिए संसाधित किया जाएगा।
क्षेत्रीय परिवहन डीएक्स के लिए निहितार्थ
MLIT द्वारा कारपूलिंग टैक्सी के उपयोग को बढ़ावा देने के उद्देश्य से प्रायोगिक अध्ययन क्षेत्रीय परिवहन डीएक्स के लिए कई महत्वपूर्ण निहितार्थ प्रस्तुत करता है:
- परिवहन तक पहुंच में सुधार: कार्यक्रम का लक्ष्य उन ग्रामीण क्षेत्रों में परिवहन तक पहुंच बढ़ाना है जहां पारंपरिक सार्वजनिक परिवहन विकल्प सीमित हैं। AI-संचालित शेयर-राइडिंग सेवाएं निवासियों को सुविधाजनक और किफायती परिवहन विकल्प प्रदान करती हैं, जिससे सामाजिक अलगाव कम होता है और जीवन की गुणवत्ता में सुधार होता है।
- शहरी भीड़भाड़ में कमी: कारपूलिंग को बढ़ावा देकर, यह पहल सड़कों पर वाहनों की संख्या को कम करने का प्रयास करती है, जिसके परिणामस्वरूप शहरी क्षेत्रों में भीड़भाड़ कम होती है। मार्गों को अनुकूलित करके और सवारियों को एक साथ समूहित करके, कारपूलिंग टैक्सी यातायात प्रवाह में मदद करती हैं और यात्रा के समय को कम करती हैं।
- पर्यावरणीय स्थिरता: परिवहन क्षेत्र में स्थिरता प्राप्त करने के लिए कारपूलिंग टैक्सी एक स्थायी समाधान है। उत्सर्जन को कम करके और वाहन भार कारकों को अनुकूलित करके, यह पहल कार्बन उत्सर्जन को कम करती है और एक हरियाली वाले भविष्य में योगदान करती है।
- आर्थिक लाभ: कारपूलिंग टैक्सी ऑपरेटरों के लिए नए अवसर और आय के स्रोत खोलकर क्षेत्रीय अर्थव्यवस्था को बढ़ावा दे सकती है। इसके अतिरिक्त, यात्रियों की परिवहन लागत कम हो सकती है, जिससे उनके पास अन्य आवश्यक वस्तुओं और सेवाओं पर खर्च करने के लिए अधिक धन उपलब्ध हो सकता है।
निष्कर्ष
मूल AI का उपयोग करने वाली निकटम की शेयर-राइड सेवा को क्षेत्रीय परिवहन डीएक्स को बढ़ावा देने के लिए कारपूलिंग टैक्सी के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए भूमि मंत्रालय, बुनियादी ढांचा, परिवहन और पर्यटन के “अनुभवजन्य सर्वेक्षण में अपनाया गया है।” एक आशाजनक दृष्टिकोण है जो क्षेत्रीय परिवहन में क्रांति ला सकता है। MLIT AI तकनीक को अपनाकर और कारपूलिंग को बढ़ावा देकर अपने निवासियों के लिए परिवहन में सुधार, भीड़भाड़ कम करने और स्थिरता बढ़ाने का प्रयास कर रहा है। प्रायोगिक अध्ययन से प्राप्त निष्कर्षों से भविष्य के परिवहन नीतियों और विनियमों को आकार देने में मदद मिलेगी, जिससे जापान और दुनिया भर में अधिक कुशल, समावेशी और टिकाऊ परिवहन प्रणाली का मार्ग प्रशस्त होगा।
एआई ने समाचार प्रस्तुत किया।
Google Gemini से उत्तर प्राप्त करने के लिए निम्नलिखित प्रश्न का उपयोग किया गया था:
2025-03-19 07:40 पर, ‘मूल एआई का उपयोग करते हुए निकटम की शेयर-राइड सेवा को क्षेत्रीय परिवहन डीएक्स को बढ़ावा देने के लिए कारपूलिंग टैक्सी के उपयोग को बढ़ावा देने के लिए भूमि मंत्रालय, बुनियादी ढांचे, परिवहन और पर्यटन के “अनुभवजन्य सर्वेक्षण में अपनाया गया है।”‘ PR TIMES के अनुसार एक ट्रेंडिंग कीवर्ड बन गया है। कृपया इससे संबंधित जानकारी के साथ एक विस्तृत लेख लिखें।
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