لا تحتاج منصات الملاحة الذكية مثل Google Maps أو Apple maps إلى رؤية الطريق بصرياً لمعرفة الازدحام، بل تعتمد على جمع البيانات الجغرافية المجهولة الهوية تلقائياً:

• أجهزة الاستشعار المتحركة: تُعتبر الهواتف الذكية والسيارات المتصلة بالإنترنت وحدات استشعار حية. يرسل كل جهاز موقعه وسرعته الزمانية والمكانية باستمرار عبر نظام الـ GPS.
• كشف الانخفاض المفاجئ للسرعة: عند تباطؤ عدد كبير من الأجهزة المتصلة على مقطع محدد من الطريق السريع بشكل غير معتاد، يُترجم المعالج الرقمي هذه الظاهرة فوراً على أنها اختناق مروري حاد، مما يؤدي لتغيير لون المقطع إلى الأسود أو الأحمر.

معرفة أن السيارة تسير بسرعة 30 كم/ساعة لا تكفي بمفردها لتحديد وجود أزمة؛ فهذه السرعة قد تكون طبيعية داخل الشوارع الفرعية ولكنها تُعبر عن كارثة مرورية على الطرق السريعة. ولذلك تقوم الخوارزميات بالآتي:

• مقارنة السرعة الحرة بالسرعة الحالية: مقارنة السرعة المسجلة بالحد الأقصى المسموح به قانونياً وهندسياً للطريق.
• البيانات التاريخية المرورية: استخدام سجلات الحركة الممتدة لسنوات للتعرف على كثافة السير المعتادة في أوقات الذروة وأيام العطلات.
• التعلم الآلي: دمج بيانات السيارات العائمة مع النماذج الإحصائية للتنبؤ بالوقت الذي سينتهي فيه الازدحام وإعادة تقدير وقت الوصول المتوقع (ETA).

تكشف سرعة السيارات عن وجود مشكلة مرورية، لكنها لا تُفسر سببها. وهنا يأتي دور المصادر التفاعلية لتوفير التفاصيل الدقيقة:

• بلاغات السائقين والمجتمع: يُتيح تطبيق Waze وGoogle Maps للمستخدمين الإبلاغ اليدوي الفوري عن الحوادث، السيارات المتوقفة، والحفر أو المخاطر الطريقية.
• البيانات الرسمية لجهات المرور: ربط الخرائط بالبيانات الحكومية الصادرة عن هيئات الطرق والمرور لمعرفة المخططات المسبقة لإغلاق الحارات، صيانة الأسفلت، أو التحويلات المرورية.
• الظروف الجوية والفعاليات: احتساب أثر المطر الشديد أو التجمعات الرياضية والوطنية على سرعة استجابة خط نقل الحركة وتدفق المركبات.

تنبيهك بالازدحام المروري القادم ليس نتاج كاميرات مراقبة موجهة نحو سيارتك، بل هو مسح مروري رقمي وشامل يحدث في الخلفية كل ثانية. تتضافر فيه خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع موقع هاتفك وبلاغات السائقين لتقديم صورة واقعية ودقيقة لما يحدث على الطريق أمامها، مما يمنحك الفرصة لاختيار المسارات البديلة بأمان وراحة.