הפקקים הארוכים שהופכים יותר ויותר לחלק בלתי נפרד משגרת יומנו הם על פי רוב נחלת כולם; ובעוד שכולנו סובלים מהפקק ברגע שאנחנו נכנסים אליו, יש מי שההמתנה בפקק היא בעייתית יותר עבורם. מחקר חדש מציע שיטה חדשה לניהול התחבורה, כזו שתוכל להתחשב במאפייני הנהגים ולתעדף כרבים מסוימים על פני אחרים. המחקר, בהובלת ד"ר אורלי ברזילי מהמכללה האקדמית תל אביב-יפו, מציג מודל המבוסס על "למידת חיזוק" (סוג מסוים של למידת מכונה), לשם וויסות הרמזורים בין נתיבים מהירים ונתיבים רגילים.
מדובר למעשה בפרסום ראשון מתוך סדרה מתוכננת של מחקרים שמטרתם לייצר אלגוריתם שמווסת את התנועה וקובע את קריטריון הכניסה לנתיב המהיר. החוקרים מציעים לבסס את התעדוף על מאפיינים של הנהג, אשר מלמדים מידת הדחיפות שלו בהגעה ליעד, או על קושי רב יחסית של המתנה בפקק. כחלק מהחזון, נהג חולה שדקה אחת עבורו בפקק מרגישה ארוכה יותר באופן סובייקטיבי, או טכנאי בדרכו לתקן תקלה ברשת החשמל – יזכו לעדיפות גבוהה בהשוואה לנהגים אחרים.
רעיון התעדוף הוא כמובן אינו חד כחלק מניהול התחבורה, אך כאן מדובר למעשה בגישה חדשה לגמרי שמבקשת לשים דגש על מוסריות בתעדוף. כך, במצב של עומס תנועה רק רכבים בעלי עדיפות מסוימת יוכלו להשתמש בנתיב המהיר, והזוכים בשירות לא יהיו בהכרח מי שיכולים לשלם. כפי שקורה גם בניהול המוכר של עומסי תנועה, הקריטריונים ניתנים להגמשה בהתאם למידת העומס, והם יהיו חמורים פחות ויאפשרו כניסה לנתיב מהיר עבור יותר נהגים במקרה שבו העומס חמור פחות.
איך זה עובד?
במחקר הורצה סימולציית מחשב של הזרמת תנועה לצומת עם שני נתיבים. שני סוגי רכבים שימשו במחקר - רכב מסוג אחד סווג כבעל עדיפות רגילה ורכב מסוג שני סווג כבעל עדיפות גבוהה. ויסות הרמזורים בצומת התבסס על "למידת חיזוק" במסגרתה האלגוריתם פועל מתוך מטרה לקבל חיזוק, וההחלטה לבחור בפעולה מסוימת על פני אחרת מונעת מהצורך לקבל חיזוק מקסימלי.
לפני כל החלטה על פתיחת רמזור לנתיב מסוים חושב הערך של החיזוק לכל הנתיבים. פונקציית החיזוק מבוססת על שלושה פרמטרים: מספר הרכבים שעברו את הצומת, מספר הרכבים שהתקדמו בצומת ומספר הרכבים שלא שינו את מקומם. לכל פרמטר ניתן ערך שונה בתלות בסוג הרכב, ולכל פרמטר כזה יש משקל שקשור לערך העדיפות של הרכב.
במחקר נמצא שהאלגוריתם שמומש לומד לווסת את פתיחת הרמזורים באופן שיקטין את זמן ההמתנה של רכבים בעלי עדיפות גבוהה בצומת, ובכך יאפשר מעבר מהיר יותר בנתיב המהיר. הוויסות מתבצע על ידי כיוונון של פונקציית החיזוק באמצעות העלאת משקל העדיפות הגבוהה ומשקל הרכבים שעברו את הצומת.
הסימולציה הראתה שהפעלת המודל מצליחה לאפשר לרכבים בעלי עדיפות גבוהה לעבור מהר יותר מאשר רכבים בעלי עדיפות נמוכה. החוקרים ציינו שנדרש עוד מחקר נוסף כדי להרחיב את המודל לצמתים מורכבים יותר משנבחנו ולתנאים משתנים של עומס.
מה בכל זאת חסר?
בהודעה מטעמם, פונים החוקרים למקבלי ההחלטות במדינה, בקריאה להטמיע שיטות ניהול מבוססות אלגוריתמים ולמידת מכונה, כאלה שיאפשרו התמודדות עם תופעת הפקקים. "קצב הגידול הדרמטי במספר הרכבים בכבישים מחייב תכנון יעיל ושימוש בטכנולוגיות מודרניות כדי לנהל את מערכות התחבורה", מציינת ד"ר ברזילי. "ניהול הרמזורים על פי נפח התחבורה אינו מספק במצב שבו יש עומס תחבורתי גבוה ומתמשך בכל כיווני התנועה, לכן הקצאה חכמה צריכה לבצע תעדוף של הרכבים בכביש".
אל מול התוצאות המרשימות, נותר עדיין אתגר זיהוי הנהגים. השיטה כולה מניחה את קיומו של מידע מדויק, אמין ומעודכן. אלא שמידע כזה הוא מחוץ לטווח המחקר הנוכחי, ובכלל, לא סביר שניתן יהיה לחלץ מידע כזה בהתבסס על למידת מכונה. על מנת שהשיטה המוצגת במחקר תוכל להיות מוטמעת כחלק מניהול התחבורה במדינה כזו או אחרת, יהיה צורך במסד נתונים אמין לגבי כל הנהגים שעל הכביש, כמו גם במערכת דיווח שתאפשר לדעת מה מצבם של הנהגים שעל הכביש בכל רגע נתון; שכן רופא מנתח שנמצא בדרכו לנמל התעופה לחופשה ככל הנראה לא יהיה זכאי לתעדוף כלל, בעוד שרופא שממהר להגיע לבית החולים כדי לערוך ניתוח דחוף יזכה לתעדוף ברמה גבוהה למדי. בתוך כך, אף ניתן לצפות שיהיה תורך במנגנון אימות שימנע דיווחי שווא.
המחקר זכה במענק מחקר מטעם הקרן הפנימית של המכללה האקדמית תל אביב יפו, והוא מתפרסם בכתב העת Transport and Telecommunication (2022). את המחקר ערכו ד"ר אורלי ברזילי (האקדמית תל-אביב יפו), ד"ר הוואנה ריקה (האקדמית תל-אביב יפו), ד"ר נדב וולך (School for Advanced Studies Lucca, Italy IMT), ד"ר אורנה שטיינר-לביא (המרכז האקדמי רופין), פרופ' ניב אחיטוב (אוניברסיטת תל אביב, המרכז האקדמי פרס) ומר מאור מאיר חג'אג' (אוניברסיטת חיפה).