මේ කාලයේ අලුතෙන්ම කතාබහ කරන තාක්ෂණයන් අතර ඉදිරියෙන්ම ඉන්නේ කෘත්‍රීම බුද්ධිය හෙවත් AI බවට විවාදයක් නැහැ. ලෝකයේ ප්‍රධානතම තාක්ෂණික ආයතනයන් බොහොමයක්ම අති විශාල මුදල් සම්භාරයක් වියදම් කරමින් මේ ගැන පර්යේෂණ කරනවා. මීට කාලයකට කලින් කෘත්‍රීම බුද්ධිය යනු මිනිසෙක්ට සමාන ලෙස සිටිය හැකි රොබෝවෙක් කියා අදහසක් පැවතුණත්, අද බොහෝ විට AI තාක්ෂණයේ යෙදීම් තිබෙන්නේ වෙනත් පැතිවලින්.
මෑත කාලයේ දියුණු ඩිජිටල් සන්නිවේදන උපාංග බොහොමයක් කාගේ අතේත් ගැවසීම නිසා ඒවායෙන් සමස්ථයක් වශයෙන් ප්‍රයෝජනයක් ගන්න උත්සාහයක් තමයි Internet of Things හෙවත් IoT කියන්නේ. මෙහි සරලම අදහස උපාංග බොහොමයක් එකතු වීමෙන් ඒවා අතර හැදෙන “අන්තර්-ජාලයක්” කියන එක යි. මේවා අතර ඇති අන්තර්ජාල පහසුකම් ප්‍රධාන සියලුම සන්නිවේදන ක්‍රමත්, ඒවා සියල්ලේම පාහේ ඇති GPS ප්‍රතිග්‍රාහකයත් යොදා ගනිමින් තමයි IoT තාක්ෂණය හැඩගැස්වෙන්නේ. මේ සඳහා අවශ්‍ය සංකීර්ණ පාලක පද්ධතීන් හසුරුවා ගන්න දිනෙන් දින දියුණු වන AI තාක්ෂණය හරහා අලුත් තල්ලුවක් ලැබීම නිසා අද IoT යොදාගෙන අපේ තිබෙන විවිධ ගැටළුවලට විසඳුම් සොයන්න හැකියාව ලැබිලා.
අපේ රටේ කොළඹ ඇතුළු ප්‍රධාන නගර සියල්ලේම දකින්න ලැබෙන බරපතල වාහන තදබදයටත් යම් විසඳුමක් ගන්න මෙයින් පුළුවන් වෙයි ද කියන එකයි අද අපි සළකා බලන්නේ.
ට්‍රැෆික් හැදෙන්නේ ඇයි?
මුලින්ම අපි වාහන තදබදයට හේතුව හඳුනාගෙන ඉමු. සරලව කියනවා නම් මාර්ග තදබදයක් ඇති වෙන්න ප්‍රධාන හේතුව තමයි යම් ස්ථානයක් හරහා නිදහසේ යා හැකි වාහන ප්‍රමාණයට වඩා වැඩි ප්‍රමාණයක් ඒ හරහා යන්න උත්සාහ කරන එක. ප්‍රධාන හේතුව මේක වුණත් මේ තත්ත්වය ඇති වෙන්න බලපාන කරුණු නම් බොහොම යි. යම් වේලාවක යම් ස්ථානයකට යන්න (යම් ස්ථානයක් හරහා එතැනට යන්න) බොහෝ දෙනෙකුට අවශ්‍ය වෙන එක, ඔවුන්ට යන්න තරම් මාර්ගයේ ඉඩ නැති කම, වැඩි දෙනෙක් ගමන යන්න ගන්නා ඉඩ ප්‍රමාණය වැඩි එක (සරලව කිව්වොත් විශාල ප්‍රමාණයේ පෞද්ගලික වාහන භාවිතය) වගේම සමහර විට ඒ මොහොතේ ඇති විය හැකි හදිසි බාධාවන් එහෙමත් මේකට දායක වෙන්න පුළුවන්.
ඉතින් මාර්ග තදබදය අඩු කරන්න කවුරුත් ගන්නා උත්සාහයන් තමයි මේ එක හේතුවක් හරි අවම කරගන්න උත්සාහ ගන්න එක. එකම වෙලාවේ බොහෝ දෙනෙක්ට එකම තැනකින් යන්න වෙන අවශ්‍යතාව අඩු කරන්න සම්පත් බෙදී යාම ඉහළ නංවන එක, ඒ තැන්වලට යන්න අවශ්‍ය වෙන වෙලාවල් වෙනස් කරන එක (කාර්යාල සහ පාසල් වේලාවන් දෙකක දී ආරම්භය වගේ), මාර්ග පුළුල් කිරීම, පෞද්ගලික වාහන වෙනුවට පොදු වාහන දිරි ගැන්වීම වගේ දේවල් මේ අතර තිබෙනවා. ඒ ඇරෙන්න මේක විසඳන්න පුළුවන් “මැජික්” ක්‍රමයක් නැහැ කියලයි මේ ක්ෂේත්‍රයේ ඉන්න හැමෝම වගේ කියන්නේ.
IoT හරහා මැජික් එකක් කරන්න උදව්වක් ගන්න පුළුවන්ද?
අද කාලයේ වාහනයක යන කෙනෙක් ගාව ස්මාට්ෆෝන් එකක් නැත්තේ බොහොම කලාතුරකින්. ඒ නැතත් නවීන වාහන බොහොමයක චන්ද්‍රිකා ඇසුරෙන් මග සොයා ගන්නා SatNav පද්ධති පවතිනවා. මේ නිසා ඕනෑම අවස්ථාවක වාහනයක් පවතින ස්ථානය හරියටම දැනගන්න ඉතා පහසුවෙන් පුළුවන් කමක් තියෙනවා. එපමණක් නෙවෙයි, ටිකක් සංකීර්ණව බැලුවොත් කැමති නම් වාහනය ගමන් කරන වේගය, වාහනයේ යන කෙනා යන්න අදහස් කරන ස්ථානය, එතැනට ළඟා වෙන්න අවශ්‍ය වේලාව (මේවා ඇතුළත් කරන එක භාවිත කරන කෙනාගේ වැඩක්, එහෙමත් නැත්නම් ගමනාගමන රටා අධ්‍යනය කරලත් යම් අදහසක් ගන්න පුළුවන්), යන්න අදහස් කරන මාර්ගය, වාහනයේ ප්‍රමාණය, නවත්වන තැන් ඇතුළු තවත් බොහෝ තොරතුරු ඉතා පහසුවෙන් පිටතට ලබා ගන්න හැකියාවක් තියෙනවා.
දැන් හිතලා බලන්න අපි මේ තත්‍ය කාලයේ (real-time) ලැබෙන, වාහන තිබෙන තැන ගැන දත්ත ටික පමණක් එක්කාසු කරලා මේ වාහන තියෙන තැන් සහ ඒවායේ විස්තර සිතියම්ගත කරනවා කියලා. ප්‍රමාණවත් තරමේ සැකසුම් බලයක් (processing power එකක්) තිබෙනවා නම් නගරයක් තුළ ගමන් කරමින් සිටින මිලියන ගණනක් පිරිස පවා ප්‍රමාදයක් නැතිව මේ සිතියමට ගන්න පරිගණක ඇසුරෙන් පුළුවන්. ඒ හරහා අපිට මේ මොහොතේ තදබදයක් පවතින තැන් වහා දැනගන්න ලැබෙනවා. ඒ මෙහි ආරම්භය පමණයි.
AI හා සුපිරි පරිගණක ඇසුරෙන් මැජික් එක සැබෑවටම කරන හැටි
කොහොම නමුත් අපිට ගන්න පුළුවන් වෙන්නේ වාහන තිබෙන තැන විතරක් නෙවෙයි. නගරය පුරාම විවිධ ස්ථානවල තදබදයක් නැතිව යා හැකි වාහන ප්‍රමාණය ගණනය කරලා, හැමදාම උදේට හැමෝම යන මාර්ගය, යන ආකාරය සහ ඒ නිසා විවිධ ස්ථානවලට ළඟා වෙන හැටි ගැන යම් අවබෝධයක් ලබා ගත්තා කියන්න. (මේක හැමදාම, හැම මොහොතකම සුදුසු ලෙස වෙනස් වෙන්න අවශ්‍යයි.) සුපිරි පරිගණකයක් භාවිත කරලා මේ දත්ත සහ සිතියමෙන් ලැබෙන දත්ත සසඳලා දවස පුරාවටම, සමහරවිට සති ගණනක් පුරාවට තදබදයන් ඇති විය හැකි තැන් සොයා ගන්න පුළුවන්. සියලුම දෙනා තමන්ගේ ගමන් ගැන යම් විස්තරයක් ලබා දෙන්න කැමති නම්, එය පෞද්ගලිකත්වයට බාධා නොවන සේ ලබා ගන්න පුළුවන් නම් මේ කාරණාව කරන්න ඇත්තටම අවශ්‍ය වෙන්නේ හොඳින් සිතා මතා බිහි කළ පරිගණක වැඩසටහනක් සහ එය සතුටුදායක ලෙස ධාවනය කරන්න පුළුවන් සුපිරි පරිගණකයක් පමණයි.
දැන් ඒ සේරම කරාට අපිට ඇත්තටම ප්‍රයෝජනයක් නෑ නේද? ට්‍රැෆික් ඇති වෙන හැටි උඩ ඉන්න දෙයියෝ වගේ බලාගෙන ඉන්න විතරයි එයින් අවස්ථාව ලැබෙන්නේ. කැමති නම් එක එක්කෙනාට කතා කරලා ගමන වෙනස් කරගන්න උපදෙස් දෙන්න පුළුවන්. නමුත් මිලියන ගණනකට සුදුසුම උපදෙස් දෙන්නත්, තත්‍ය කාලයේ මේ සියල්ල හසුරුවන්නත් හැකි වන්නේ උසස් මට්ටමේ කෘත්‍රීම බුද්ධියකට හෙවත් AI එකකට පමණයි. මුළු නගරයම දිහා එකවර බලා හිඳිමින් එකවර අවශ්‍ය උපදෙස් සියලු දෙනාට ලබා දෙන්නත්, අනාගතයේ තදබදයන් ඇති විය හැකි තැන් සොයා බලා එයට සුදුසු කෙටි කාලීන පියවර විදිහට වාහන ගමනාගමනය වෙනස් කිරීම, මාර්ග සංඥා වෙනස් කිරීම ආදියත්, දීර්ඝකාලීන විදිහට නිවැරදි තැන්වල නිවැරදි ආකාරයෙන් යටිතළ පහසුකම් ඉහළ නංවන්නත් අවශ්‍ය උපදෙස් මාලාවන් ආදියත් බලධාරීන්ට ලබා දෙන්නත් එයට හැකියාව තිබිය යුතුයි.
ප්‍රායෝගිකත්වය සහ වෙනත් ගැටළු
දැන් මේ වගේ ක්‍රමයක් අසාර්ථක විය හැකි හෝ වෙනත් ගැටළු මතුවිය හැකි කාරණා ගැන හොයලා බලමු. අවශ්‍යතාව තිබෙනවා නම් මේ වගේ AI එකක් හදන්න නම් කීයටවත් බැරි නැහැ. අපි දන්නා Facebook, Google වැනි ආයතනවල වෙළඳ දැන්වීම් පෙන්වීම වෙනුවෙන් මිලියන ගණනක් දෙනාගේ තොරතුරු එකවර විශ්ලේෂණය කරන AI වැඩසටහන් පවතිනවා. අපිට ලොකු දෙයක් වගේ පෙනුණත් නගරයක් හැසිරවීම AI එකකට ඉතා සුළු දෙයක්. මේ සඳහා යන වියදම රජයෙන් දරන්න හරි, වාහන පාවිච්චි කරන අයගෙන් අය කර ගන්න හරි, යම් වාණිජ උපක්‍රමයක් භාවිත කරන්න හරි බැරි වෙන එකක් නැහැ. ඇත්තෙන්ම අපේ ෆෝන්වලට ඇප් එකක් ඇතුළත් කිරීම සහ සර්වර් පරිගණකයක් ස්ථාපිත කිරීම හැර මේ වෙනුවෙන් මහා ලොකු යටිතළ පහසුකම් දියුණුවක් හෝ සේවක පිරිසක් නඩත්තුවක් සිදු කරන්නත් අවශ්‍ය නැහැ නේද?
නමුත් සැබෑ ගැටලුව තියෙන්නේ එතැන නෙවෙයි. සමහර චිත්‍රපටවල වගේ මේ පද්ධතිය අනිසි කටයුතුවලට යොදා ගන්න ඉඩක් වගේම ඒ නිසා මහා විශාල විනාශයක් ඇති වෙන්න වුණත් ඉඩක් නැහැ කියන්න බෑ. තමන්ගේ ගමන්, යන එන තැන්, වේලාවල් වගේ පෞද්ගලික දේවල් අනිත් අයට දැන ගන්න දෙනකොට ඒවා යොදාගෙන ඔත්තු බැලීමට තියෙන ඉඩ ගැනත් බයක් ඇති වීම සාධාරණයි. ඒ වගේම මේ වගේ දේකින් ආදායම් ගන්න බලාගෙන ඉන්න වෙළඳ දැන්වීම්කරුවන් අපේ තොරතුරු සොරා ගැනීම, අනවශ්‍ය දේට යොදා ගැනීම ගැනත් විචක්ෂණශීලී වීම අවශ්‍යයි.
නමුත් මේ දේවල්වලට යම් මට්ටමින් සතුටුදායක විසඳුම් ලබා ගන්න පුළුවන් නම් IoT සහ AI භාවිතයෙන් සකස් කරන විසඳුමක් ඉතා සාර්ථක වෙන්න ලොකු ඉඩක් තිබෙනවා. විශේෂයෙන්ම ඉදිරියේදී පැමිණීමට නියමිත පූර්ණ ස්වයංපාලක වාහන එක්ක බැලුවාම මෙයින් ලැබෙන පහසුව සහ උදව්ව ඉතාම ඉහළ වෙන්න පුළුවන්. ඉතින් මොනවා වේවිද කියලා බලාගෙන ඉන්න තමයි අපට සිදු වෙන්නේ. කොහොම වුණත් දැනටමත් මේ ක්‍රමය ඔස්ට්‍රේලියාව වැනි රටවල යොදා ගන්න අදහසක් තියෙන බවත් අමතක කරන්න එපා.
කවරයේ රූපය : lairdtech.com
