कार-से-कार इंटरैक्शन के जरिए सड़क सुरक्षा का लक्ष्य

प्रेस विज्ञप्ति:राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान, राउरकेला 
एनआईटी राउरकेला का नया एआई मॉडल कार-से-कार इंटरैक्शन के जरिए सड़क सुरक्षा बढ़ाने का लक्ष्य रखता है। शोधकर्ताओं ने वेहिकुलर एड-हॉक नेटवर्क्स (वीएनईटी) में वाहनों के बीच बेहतर परस्पर संवाद  के लिए एआई मॉडल का पेटेंट कराया।
 संभावित अनुप्रयोगों में इलेक्ट्रॉनिक ब्रेक लाइट्स, प्लाटूनिंग, रीयल-टाइम ट्रैफिक अपडेट्स, आपातकालीन अलर्ट्स, सड़क पर उपलब्ध सेवाएं, और भविष्य के स्मार्ट सिटी व स्वायत्त वाहन प्रणालियाँ शामिल हैं।
राउरकेला, 29 सितंबर 2025: राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी संस्थान राउरकेला (एनआईटी राउरकेला) के शोधकर्ताओं ने एक मॉडल के लिए पेटेंट प्राप्त किया है, जिसका उद्देश्य भविष्य में वाहनों के बीच संचार को सुधारना है। यह पेटेंट “एडेप्टिव कॉन्टेंशन विंडो ऑप्टिमाइजेशन इन VANETs यूजिंग मल्टी-एजेंट डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फॉर एनहैंस्ड परफॉर्मेंस मॉडल” शीर्षक से दायर किया गया है। इसे डॉ. अरुण कुमार, असिस्टेंट प्रोफेसर; प्रोफेसर बिभुदत्त साहू; और डॉ. लोपामुद्रा होता, रिसर्च ग्रैजुएट, कंप्यूटर साइंस एवं इंजीनियरिंग विभाग, NIT राउरकेला द्वारा दायर किया गया है। उनका कार्य वाहनीय संचार प्रणालियों में एक महत्वपूर्ण चुनौती को संबोधित करने पर केंद्रित है, जिसे वेहिकुलर एड-हॉक नेटवर्क्स (VANETs) के रूप में जाना जाता है।
VANETs की अवधारणा यह है कि निकटवर्ती वाहन भविष्य में सीधे एक-दूसरे के साथ संचार करने में सक्षम होंगे। उदाहरण के लिए, एक कार अन्य वाहनों को अचानक ब्रेक लगाने या सड़क पर किसी अचानक बाधा के बारे में चेतावनी दे सकती है। इस तरह का संचार ड्राइविंग को आसान बनाता है, स्वचालित ट्रैफिक सिस्टम्स में मदद करता है, और आपातकालीन सेवाओं को भी सहायता प्रदान करता है। हालांकि, जब कई वाहन एक ही समय में संदेश भेज रहे होते हैं, तो सिस्टम को वाहन भीड़भाड़ (vehicle overcrowding) का सामना करना पड़ता है। यह भीड़भाड़ देरी या संदेशों के खो जाने का कारण बनती है, जिससे ऐसे सिस्टम की प्रभावी कार्यक्षमता सीधे प्रभावित होती है।
एनआईटी राउरकेला के शोधकर्ताओं ने इस समस्या का समाधान अर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके सुझाया है। उनका मॉडल एक प्रणाली का उपयोग करता है जिसे मल्टी-एजेंट डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग कहा जाता है। आसान शब्दों में, यह प्रत्येक वाहन को अपने संदेशों का समय इस आधार पर समायोजित करने में सक्षम बनाता है कि अन्य वाहन क्या कर रहे हैं। संचार के प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, यह वाहन प्रणाली सीखती है कि संदेशों को क्रमबद्ध कैसे किया जाए और समय-संवेदी संदेशों को प्राथमिकता कैसे दी जाए।
इस तरह अनुकूल किए जाने से विलंब की संभावना कम होती है और जरूरी एलर्ट्स मिलने का भरोसा रहता है।
इस शोध कार्य के पीछे की प्रेरणा को बताते हुए डॉ. अरुण कुमार ने कहा, "2023 में भारत में लगभग 4,80,000 सड़क दुर्घटनाएं और लगभग 1,72,000 मौतें हुईं, जिनमें से कई आधुनिक तकनीकों का उपयोग करके रोकी जा सकती थीं। हमारा कार्य सुरक्षित सड़कों और स्मार्ट शहरों के निर्माण की दिशा में एक कदम है। हम एक ऐसे निकट भविष्य की कल्पना करते हैं जहाँ भारत में स्वायत्त वाहन वास्तविकता बनें, और यह पेटेंट उस दिशा में एक छोटा कदम है, जो ‘इनोवेट इन इंडिया’ और ‘मेक इन इंडिया’ की भावना को आगे बढ़ाता है।"
संस्थान में विकसित मॉडल सड़कों पर भीड़ के बावजूद सही समय पर सही सूचना प्रसारण कर सड़क यातायात अधिक सुरक्षित बनाएगा। यह प्रयास परिवहन के नए दौर में एक बड़ा कदम है जब वाहन रियल टाइम परस्पर सूचना प्रसारण कर पाएंगे।
VANETs के उपयोग के उदाहरणों में इलेक्ट्रॉनिक ब्रेक लाइट्स शामिल हैं, जो ड्राइवर को ऐसे ब्रेकिंग परिदृश्यों की जानकारी देती हैं जो उनकी दृष्टि क्षेत्र में नहीं हैं, और प्लाटूनिंग, जो वाहनों को लीड कार के पीछे निकटता से चलाने में सक्षम बनाती है, इसके लिए वितरणीकृत त्वरण और स्टीयरिंग नियंत्रण डेटा का उपयोग किया जाता है। नेविगेशन सिस्टम्स को बेहतर बनाने में, VANETs में उपयोगकर्ताओं को सड़क की वर्तमान ट्रैफिक स्थिति पर तुरंत जानकारी प्राप्त करने, प्रक्रिया करने और प्रदान करने की क्षमता होती है, आपातकालीन प्रतिक्रिया प्रणालियों को तेज़ जानकारी प्रसारण के माध्यम से सुधारने, जियोलोकेशन सिस्टम्स का समर्थन करने जिसमें निकटवर्ती रिटेल स्टोर्स पर साइट पर इलेक्ट्रॉनिक भुगतान की सुविधा होती है, चलती अवस्था में सुविधाएं जैसे कि रेस्तरां, और इलेक्ट्रॉनिक टोल संग्रह प्रणालियों के लिए रियल-टाइम डेटा का दूरस्थ एक्सेस प्रदान करने जैसी क्षमताएँ शामिल हैं।
विकसित तकनीक के बारे में बात करते हुए प्रो. बिभुदत्त साहू ने कहा, “यह पेटेंट भारत की सड़क प्रणाली को वाहन-से-वाहन संचार के लिए तैयार करने की दिशा में एक व्यावहारिक कदम का प्रतिनिधित्व करता है। VANETs में संभावित भीड़भाड़ को संबोधित करके और अनुकूल, समन्वित संचार के लिए एक मॉडल प्रदान करके, यह शोध सुरक्षित और अधिक कुशल ट्रैफिक प्रबंधन की नींव रखता है। हम संस्थानों के शोधकर्ताओं को आमंत्रित करते हैं कि वे भविष्य के स्वायत्त वाहनों के निर्माण में हमारे प्रयासों में शामिल हों और NIT राउरकेला में हमारे रिसर्च लैब के साथ सहयोग करें।”