গুগল ম্যাপস কীভাবে বুঝে কোথায় যানজট?

রাস্তায় বের হওয়ার আগে গন্তব্য ঠিক করলেই গুগল ম্যাপস দেখিয়ে দেয় সম্ভাব্য কয়েকটি পথ, কোথায় যানজট বেশি, কোন পথে সময় কম লাগতে পারে এবং আনুমানিক কতক্ষণে পৌঁছানো যাবে। কিন্তু রাস্তায় কোনো কর্মী দাঁড়িয়ে প্রতিটি গাড়ি গুনছে না। মূলত কোটি কোটি স্মার্টফোন থেকে পাওয়া সমষ্টিগত নেভিগেশন ডেটা, ঐতিহাসিক ট্রাফিক তথ্য, রাস্তার বিভিন্ন তথ্য, ব্যবহারকারীদের রিপোর্ট এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি বিশ্লেষণ করেই এই তথ্য তৈরি করে গুগল ম্যাপস।

গুগল ম্যাপসে নেভিগেশন চালু করে মানুষ যখন গাড়ি বা মোটরসাইকেলে চলেন, তখন GPS অবস্থান, চলার পথ এবং ডিভাইসের কিছু সেন্সর ডেটা থেকে রাস্তার গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা তৈরি হতে পারে। একজন ব্যবহারকারীর তথ্য

তবে গুগল ম্যাপস শুধু বর্তমান ট্রাফিক দেখে রুট ঠিক করে না। অতীতের ট্রাফিকের ধরনও বিশ্লেষণ করা হয়। যেমন, কোনো সড়কে প্রতিদিন সকাল ৮টার পর যানজট বাড়ে এবং ৯টার দিকে তা সবচেয়ে বেশি হয়—দীর্ঘ সময়ের তথ্য বিশ্লেষণ করে এমন প্যাটার্ন তৈরি করা সম্ভব। এরপর বর্তমান পরিস্থিতির সঙ্গে ঐতিহাসিক তথ্য মিলিয়ে সামনে ট্রাফিক কীভাবে পরিবর্তিত হতে পারে, তার পূর্বাভাস দেওয়া হয়। এই কাজে মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে। গুগল ও ডিপমাইন্ডের প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, ট্রাফিক পূর্বাভাসে Graph Neural Network বা GNN প্রযুক্তিও ব্যবহার করা হয়েছে, যা রাস্তার বিভিন্ন অংশের পারস্পরিক সম্পর্ক বিবেচনায় নিতে পারে।

হঠাৎ দুর্ঘটনা বা কোনো কারণে যানজট তৈরি হলে সিস্টেম নতুন তথ্যের সঙ্গে আগের হিসাব মিলিয়ে রুট পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে পারে। এ ক্ষেত্রে Waze-এর ব্যবহারকারীদের দেওয়া ট্রাফিক, দুর্ঘটনা বা রাস্তা বন্ধের রিপোর্টও আলাদা একটি তথ্যসূত্র হিসেবে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। তবে গুগল ম্যাপসের প্রতিটি ট্রাফিক আপডেট সরাসরি Waze থেকে আসে—এমন দাবি করা ঠিক নয়। একইভাবে সব রাস্তার তথ্য সমান নির্ভুলও নয়। কোনো এলাকায় রিয়েল-টাইম ডেটা কম পাওয়া গেলে ঐতিহাসিক তথ্যের ওপর নির্ভরতা তুলনামূলক বেশি হতে পারে। তাই ম্যাপসে দেখানো ETA নিশ্চিত সময় নয়, বরং বিভিন্ন তথ্যের ভিত্তিতে তৈরি একটি পূর্বাভাস।

সব মিলিয়ে গুগল ম্যাপসের ট্রাফিক ব্যবস্থা মূলত বিশাল একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া। ব্যবহারকারীদের সমষ্টিগত GPS ও নেভিগেশন তথ্য, পুরোনো ট্রাফিকের ধরন, রাস্তার বৈশিষ্ট্য, দুর্ঘটনা বা রাস্তা বন্ধের রিপোর্ট এবং মেশিন লার্নিং—সবকিছু একসঙ্গে বিশ্লেষণ করে সম্ভাব্য দ্রুততম রুট নির্ধারণের চেষ্টা করা হয়। তাই সবচেয়ে ছোট রাস্তা সবসময় সবচেয়ে দ্রুত নাও হতে পারে; বর্তমান ও সম্ভাব্য ভবিষ্যৎ যানজট বিবেচনায় কিছুটা দীর্ঘ পথও দ্রুত হতে পারে। তবে হঠাৎ দুর্ঘটনা, অস্বাভাবিক ভিড়, রাস্তা বন্ধ বা প্রাকৃতিক দুর্যোগের মতো পরিস্থিতিতে পূর্বাভাস বদলে যেতে পারে। ফলে গুগল ম্যাপসকে ভবিষ্যৎ দেখার প্রযুক্তি নয়, বরং বিপুল তথ্যের ওপর ভিত্তি করে তৈরি একটি ট্রাফিক পূর্বাভাস ব্যবস্থা হিসেবে দেখা যায়।

সূত্র: টিভি ৯

/টি