İstanbul’un bitmeyen trafik sorunu için bu kez klasik sinyal sürelerinden daha farklı bir model masada. Kentte oluşan yoğunluğu sadece anlık olarak izleyen değil, sıkışıklığı daha ortaya çıkmadan tahmin edip kavşaklardaki ışık düzenini buna göre değiştirebilen bir yapay zekâ sistemi test ediliyor.

TRALICO adı verilen bu sistem, İstanbul Büyükşehir Belediyesi’nin veri setleri üzerinden geliştirildi. Amaç, trafik kilitlendikten sonra müdahale etmek yerine, yoğunluğun büyümesini daha başında yavaşlatmak ve bazı noktalarda tamamen önüne geçmek.

Yapay zeka, İstanbul trafiğinde ışık sürelerini değiştirecek

Bugün birçok şehirde trafik ışıkları hâlâ günün saatine göre ayarlanmış sabit döngülerle çalışıyor. Sabah ve akşam yoğunluğu gibi genel kalıplar bu sistemlerle belli ölçüde yönetilebiliyor. Ancak kaza, ani araç birikmesi, hava koşulları ya da beklenmeyen bir yönlü yüklenme gibi durumlarda bu yapı yeterince hızlı tepki veremiyor.

Test edilen yeni sistem tam burada devreye giriyor. Yol sensörleri, radarlar, Bluetooth sinyalleri, mobil veriler ve meteorolojik bilgiler aynı havuzda toplanıyor. Yapay zekâ modeli bu verileri birlikte işleyerek trafiğin kısa süre içinde nasıl şekilleneceğini hesaplıyor. Böylece trafik lambalarının süreleri, kavşak bazında birkaç saniyelik değişimlerle yeniden düzenlenebiliyor.

Bu yaklaşımın en kritik yanı, müdahalenin sorun büyüdükten sonra değil, büyümeden hemen önce yapılması. Trafikte bazen çok küçük zaman farkları zincirleme birikmeye yol açabiliyor. Aynı şekilde doğru anda yapılan kısa bir ayar da kilometrelerce uzayan sıkışıklığın önünü kesebiliyor.

Sistem şu anda İstanbul’un veri işleme altyapısı içinde çalışıyor. Trafik lambası kontrol tarafı ise simülasyon ortamında sınanıyor. Projenin sonraki aşamasında Yedikule’deki beş kavşakta canlı pilot uygulamaya geçilmesi planlanıyor. Bu adım, sistemin sahadaki gerçek trafik davranışına nasıl karşılık verdiğini görmek açısından belirleyici olacak.

Beklenen katkı yalnızca sürücünün birkaç dakika daha erken varmasıyla sınırlı değil. Ortalama seyahat sürelerinde yüzde 5 ila 10 arasında bir düşüş bile İstanbul ölçeğinde ciddi sonuç doğurabiliyor.

Daha kısa bekleme süresi, daha düşük yakıt tüketimi anlamına geliyor. Buna bağlı olarak emisyon yükü de azalıyor. Trafik akışının daha düzenli hale gelmesi, ekonomik verimlilik tarafında da doğrudan karşılık buluyor.

Projede Macar, Türk ve Japon araştırmacılar birlikte çalışıyor. Geliştirme sürecinin İstanbul verileriyle ilerlemesi ise sistemi teorik bir akademik çalışmanın ötesine taşıyor. Buradaki asıl mesele laboratuvar ortamında iyi görünen bir modelin büyük ve karmaşık bir şehirde günlük hayata ne kadar dokunabileceği. İstanbul gibi yoğunluğu yüksek bir kentte alınacak sonuçlar, benzer sorun yaşayan başka şehirler için de referans oluşturabilir.