Kadir Has Üniversitesi, Yeni Araştırmasıyla Trafik Sıkıntısına Farklı Bir Bakış Açısı Sunuyor

Global kentleşmenin hızlandığı günümüzde trafik, artık sadece günlük hayatı zorlaştıran bir kent sorunu değil; planlama, sürdürülebilirlik ve hayat kalitesi üzere alanlarda çok katmanlı tesirleriyle bir sistem sorunu yaratıyor. Kadir Has Üniversitesi’nden Doç. Dr. Deniz Eroğlu ve yüksek lisans öğrencisi Toprak Fırat tarafından geliştirilen yeni model, bu karmaşık sistemi anlamak ve yönetmek için yenilikçi bir adım sunuyor.

Veri odaklı makroskopik hareketlilik modeli (D3M) ismi verilen bu yaklaşım, kent trafiğini bütüncül bir halde simüle ediyor. Böylelikle sırf lokal değil, sistem genelinde nasıl sıkışıklıkların oluştuğu ve yayıldığı tahlil edilebiliyor. Modelin sonuçları, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science mecmuasında yayımlandı ve American Institute of Physics tarafından “featured article” olarak seçildi:

https://pubs.aip.org/aip/cha/article/35/9/093134/3363574/Data-driven-modeling-of-traffic-flow-in 

Yerel Sorundan Global Krize Trafik

Trafik sırf zamansal bir kayıp değil; hava kirliliğinden ruhsal gerilime, ekonomik verimsizlikten kent güvenliğine kadar birçok alanda toplumsal maliyet yaratıyor. 2024 INRIX Global Trafik Raporu’na nazaran, sırf ABD’de trafik sıkışıklığı 74 milyar dolarlık üretkenlik kaybına neden olurken emsal tesirler Avrupa ve Asya kentlerinde de gözlemleniyor. Benzeri tesirler Avrupa ve Asya kentlerinde de gözlemleniyor. Dahası, bu sıkışıklıklar her vakit yüksek araç yoğunluğundan kaynaklanmıyor; makûs planlanmış yol ağları, yanlışlı altyapı tasarımı ve kişisel şoför davranışlarının etkileşimi de kıymetli rol oynuyor.

Bazı durumlarda, yeni bir yol inşa etmek bile trafiği rahatlatmak yerine daha da kötüleştirebiliyor. “Braess Paradoksu” olarak bilinen bu olgu üzere karmaşık etkileşimleri tahlil edebilmek için sistem seviyesinde, data odaklı yeni kuşak modellere gereksinim duyuluyor. D3M modeli, tam da bu boşluğu doldurmayı hedefliyor.

Kişisel Müşahededen Akademik Yaklaşıma

Araştırma grubu bu çalışmayı sadece teknik değil, kent ömrünü direkt etkileyen bir sistem dinamiği sorunu olarak ele alıyor. İstanbul’un dünyanın en trafiği ağır kentlerinden biri olduğunu vurgulayan Toprak Fırat çalışma için şöyle diyor; “İstanbul’da yaşadığımız için trafiğin ne kadar büyük bir sorun olduğunu her gün görüyoruz. Bu yalnızca akademik bir sorun değil; günlük hayatımızın bir modülü. İşte bu yüzden daha esnek, gerçekçi ve kentlerin kendi şartlarına ahenk sağlayabilen bir model geliştirme gereksinimini hissettik.”

Doç. Dr. Deniz Eroğlu ise çalışmanın temel fikrini şu sözlerle özetliyor; “Hayal edin; yalnızca birkaç kavşakta yoğunluğu değil, bir noktadaki tıkanıklığın tüm kent geneline nasıl yayıldığını adım adım simüle eden bir sistem. D3M, bu yayılım dinamiklerini tahlil ederek sırf lokal değil sistem seviyesinde öngörüler sağlıyor. Bu model sayesinde kentler, süreksiz yol kapanışlarının tesirlerini evvelce görebilir. En büyük kazanım, kent sakinleri için ulaşımın daha öngörülebilir ve verimli hâle gelmesi olacak.” 

Elektrik Şebekelerinden Kent Yollarına

Araştırma takımı, D3M modelini geliştirirken daha evvel elektrik şebekelerinde arıza yayılımı üzerine yürüttükleri çalışmalardan esinlendi. Elektrik ağlarında küçük bir arızanın zincirleme tesirlerle büyük kesintilere yol açması, kent trafiğinde de emsal bir biçimde görülebiliyor. Bu benzerlik, trafik sistemlerine de bütüncül ve dinamik bir gözle bakılması gerektiğini ortaya koyuyor.

Gerçek Datalarla Eğitilen, Süratli ve Esnek Bir Model

D3M modeli, klâsik hücresel modellere nazaran yaklaşık üç kat daha süratli çalışıyor ve buna karşın İstanbul, Londra ve New York üzere büyük kentlerin trafik yapısını yüksek doğrulukla kestirim edebiliyor. Üstelik detaylı ve kıymetli bilgi setlerine gereksinim duymadan, kentlerin rutin olarak topladığı trafik yoğunluğu bilgileriyle çalışabiliyor. Modelin en özgün istikametlerinden biri, gerçek datalarla evrimsel optimizasyon çerçevesi içinde eğitilmesi. Genetik algoritma üzere tekniklerle, her kentin kendi şartlarına mahsus parametreler otomatik olarak öğreniliyor. Böylelikle model hem genel geçer bir yapı sunuyor hem de her kente özel olarak uyarlanabiliyor.

Toprak Fırat, modelin bu istikametini şöyle açıklıyor:

“Bu yapı sayesinde D3M, her kentin gözlemlenen trafik şartlarına nazaran davranışını otomatik olarak ayarlayabiliyor. Bu da onu sabit varsayımlara dayalı klasik modellere nazaran çok daha esnek ve gerçekçi kılıyor.” Bu esneklik, kent planlamacılarına “Ya şöyle olursa?” sorularını evvelce test etme imkanı sağlıyor. Örneğin bir yolun kapanması, bakım çalışması yahut bir kazanın sistem geneline nasıl yansıyacağı model sayesinde evvelce iddia edilebiliyor. 

Trafiği Çözmekten Fazla Yanlışsız Sorular Sormak

Araştırmacılar, D3M’nin trafik sorununu “çözen” bir sistem olmadığını açıkça tabir ediyor. Lakin, modelin karar vericilere sunduğu katkı epeyce büyük: “Bu model bir karar takviye aracı üzere düşünülebilir. Gerçek bilgilerle beslendiğinde, farklı senaryoları test etmeye ve gelecekteki riskleri öngörmeye yardımcı olabilir. Trafiği büsbütün çözmek kolay değil lakin daha gerçek sorular sormamıza ve daha dengeli kararlar almamıza katkı sunabilir.” – Doç. Dr. Deniz Eroğlu

Gelecek Adım: Gerçek Vakitli Uygulamalar 

Araştırma grubu şu anda D3M’nin gerçek vakitli bilgiyle çalışan versiyonunu geliştirmeyi hedefliyor. Bu sayede yalnızca statik senaryolar değil, anlık iddialar ve müdahale stratejileri de simüle edilebilecek. Bu türlü bir sistem, kent içi ulaşım idaresinde daha çevik, öngörülebilir ve sürdürülebilir siyasetler için güçlü bir altyapı sunabilir.

Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı