रोहतक, के MDU में कंप्यूटर साइंस विभाग की अध्यक्षा प्रो. प्रीति गुलिया, वरिष्ठ प्रोफेसर डा. नसीब सिंह गिल तथा शोधार्थी आयुषी चहल ने-ए मेथड टू प्रेडिक्ट ट्रैफिक़ कन्जेस्चन इन आईओटी इनेबल्ड स्मार्ट सिटी नामक प्रणाली विकसित की है, जिसे पेटेंट प्राप्त हुआ है। यह प्रणाली ऐसा माडल विकसित करती है जिससे यातायात्र प्रबंधन में सुधार होता है। पेटेंट कार्यालय, भारत सरकार ने एमडीयू के कंप्यूटर साइंस की इस टीम को इस आविष्कार के लिए पेटेंट प्रमाण पत्र जारी किया है।
एमडीयू कुलपति प्रो. राजबीर सिंह ने इस पेटेंट के लिए प्रो. प्रीति गुलिया, प्रो. नसीब सिंह गिल तथा शोधार्थी आयुषी चहल की सराहना की और उन्हें हार्दिक बधाई एवं शुभकामनाएं दी। कंप्यूटर साइंस विभाग की अध्यक्षा प्रो. प्रीति गुलिया ने बताया कि इस नवाचार से यातायात भीड़ प्रबंधन में सुधार होगा अैर सडक़ सुरक्षा और संचालन में महत्वपूर्ण प्रगति होगी।
प्रो. प्रीति गुलिया ने बताया कि यह पेटेंट एक ऐसा मॉडल प्रस्तुत करता है जिससे यातायात प्रबंधन प्रणाली की कार्यक्षमता को आसानी से बढ़ाया जा सकता है। यह सड़कों पर यातायात को कम करने में मदद करता है जिससे यातायात की भीड़ भाड़ से बचा जा सकता है। यह दैनिक यात्रियों के लिए बहुत सारा कीमती समय बचाने में मदद कर सकता है। यातायात भीड़ प्रबंधन यात्रा के समय को कम करने, सड़क क्षमता बढ़ाने और सड़कों को यात्रा के लिए सुरक्षित बनाने में मदद करता है। यातायात भीड़ का पूर्वानुमान वायु प्रदूषण, ध्वनि प्रदूषण, ईंधन की खपत आदि जैसी समस्याओं को दूर करता है, जो एक स्थायी पर्यावरण को बनाए रखने में मदद करता है।
उल्लेखनीय है कि इस आविष्कार में सीजनल ऑटो-रिग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज और बिडायरेक्शनल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी का उपयोग करके एक बुद्धिमान यातायात भीड़ भविष्यवाणी मॉडल विकसित किया गया है। यह मॉडल रैखिक घटकों को संभालने के लिए सीजऩल ऑटो-रिग्रेसिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज और बिग आईओटी टाइम-सीरीज डाटा सेट के गैर-रैखिक घटकों को संभालने के लिए बीआई- एलएसटीएम का उपयोग करता है।
इस खोज में उपयोग किया जाने वाला-सिटी प्लस ईयू एफपी7 प्रोजेक्ट एक स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटासेट है। इसमें स्मार्ट शहरों के सड़क यातायात का डेटा शामिल है। इस डेटासेट में 8 विशेषताएँ और कई उदाहरण हैं। डेटासेट में विभिन्न स्थानों पर सेंसर के माध्यम से एकत्र किए गए सड़क यातायात डेटा शामिल हैं, और ये सेंसर आईओटी तकनीक के माध्यम से एक दूसरे के साथ बातचीत करते हैं। इस प्रणाली में मीन एब्सोल्यूट एरर और मीन स्क्वेर्ड एरर जैसे त्रुटि माप मापदंडों का उपयोग परिणामों को मान्य करने के लिए किया जाता है। मीन एब्सोल्यूट एरर और मीन स्क्वेर्ड एरर मान क्रमश: 0.499 और 0.337 बताए गए, जो वर्तमान आविष्कार की विधि को अन्य मौजूदा मॉडलों का उपयोग करने वाली विधियों की तुलना में अधिक त्रुटि मुक्त और प्रभावी बनाता है।
