Kadir Has Üniversitesi Yeni Araştırmasıyla Trafik Sorununa Farklı Bir Bakış Açısı Sunuyor

Küresel kentleşmenin hızlandığı günümüzde trafik, artık sadece günlük yaşamı zorlaştıran bir şehir sorunu değil; planlama, sürdürülebilirlik ve yaşam kalitesiyle ilgili pek çok alanda kilit bir sistem problemine dönüşüyor. Kadir Has Üniversitesi’nden Doç. Dr. Deniz Eroğlu ile yüksek lisans öğrencisi Toprak Fırat tarafından geliştirilen yeni model, bu karmaşık yapıyı anlamak ve yönetmek için yenilikçi bir yaklaşıma öncülük ediyor. Veri odaklı makroskopik hareketlilik modeli (D3M) olarak adlandırılan bu yaklaşım, şehir trafik akışını bütünsel bir bakış açısıyla simüle ederek yalnızca yerel değil, sistem geneli üzerinde oluşan sıkışıklıkların nasıl başladığını ve yayıldığını izah ediyor. Elde edilen bulgular, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science dergisinde yayımlandı ve American Institute of Physics tarafından “featured article” olarak işaretlendi. Yerel Problemden Küresel Krize Trafik

Trafik, zamansal bir kayıp olmanın ötesinde hava kirliliği, psikolojik stres, ekonomik verimsizlik ve şehir güvenliği gibi geniş bir etki ağına sahiptir. 2024 INRIX Küresel Trafik Raporu’nun bulguları, ABD’de trafik sıkışıklığının üretkenlik kaybını 74 milyar dolara taşıdığını gösteriyor; bu etkiler Avrupa ve Asya şehirlerinde de benzer çapta görülüyor. Ayrıca bu sıkışıklıklar her zaman araç yoğunluğundan kaynaklanmıyor; hatalı yol örgüsü, altyapı tasarımında eksiklikler ve sürücü davranışlarının etkileşimi önemli rol oynuyor. Bazen yeni yollar inşa etmek dahi sorunu çözmek yerine daha da kötüleştirebiliyor. Bu karmaşık etkileşimleri anlamak için Braess Paradoksu gibi fenomenleri kapsayan sistem düzeyinde, veri odaklı yeni nesil modellere ihtiyaç duyuluyor; işte D3M bu boşluğu doldurmayı amaçlıyor.

Kişisel Gözlemden Akademik Yaklaşıma Araştırma ekibi, bu çalışmayı yalnızca teknik bir çözüm olarak görmüyor; şehir yaşamını doğrudan etkileyen dinamik bir sistem olarak ele alıyor. İstanbul’un dünyanın en yoğun trafiğine sahip şehirlerinden biri olduğunu hatırlatan Toprak Fırat, “İstanbul’da yaşadığımız için trafik sorununun ne kadar büyük boyutlarda olduğunu her gün deneyimliyoruz. Bu sadece akademik bir problem değil; günlük yaşamımızın ayrılmaz bir parçası” diyor. Doç. Dr. Deniz Eroğlu ise çalışmanın temel fikrini şu sözlerle özetliyor: “Birkaç kavşaktaki yoğunlukla sınırlı kalmayan etki, belirli bir tıkanıklığın şehir geneline yayılımını adım adım simüle eden bir sistem kurmayı amaçlıyor. D3M, bu yayılımı analiz ederek yalnızca yerel değil, sistem bazında öngörüler sunuyor. Böylece şehirler geçici yol kapanışlarının etkilerini önceden görebilir ve ulaşımın daha öngörülebilir ve verimli hale gelmesini sağlayabilir.”

Elektrik Şebekelerinden Şehir Yollarına D3M’i geliştiren ekip, elektrik şebekelerindeki arıza yayılımı konusundaki deneyimlerinden ilham alıyor. Küçük bir arızanın zincirleme etkilerle geniş kesintilere yol açması, şehir trafiğinde de benzer dinamikler yaratıyor. Bu bağlamda, trafik sistemine bütüncül ve dinamik bir bakış açısının gerekliliği ortaya çıkıyor.

Gerçek Verilerle Eğitilen, Hızlı ve Esnek Bir Model D3M, geleneksel hücresel modellerden yaklaşık üç kat daha hızlı çalışıyor ve İstanbul, Londra ile New York gibi büyük şehirlerin trafik yapısını yüksek doğrulukla öngörebiliyor. Ayrıntılı ve maliyetli veri setlerine ihtiyaç duymadan, şehirlerin rutin olarak topladığı trafik yoğunluğu verileriyle etkili biçimde çalışabiliyor. Modelin en özgün yönlerinden biri, gerçek veriler ile evrimsel optimizasyon çerçevesi içinde eğitilmesi. Genetik algoritmalar kullanılarak her şehrin kendi koşullarına özgü parametreler otomatik olarak öğreniliyor. Böylece hem genel bir yapı sunuluyor hem de her kente özel uyarlama gerçekleştirilmiş oluyor. Toprak Fırat, bu esnekliği şu sözlerle aktarıyor: “D3M, her şehrin gözlemlenen trafik koşullarına göre davranışını otomatik olarak ayarlayabiliyor; bu, sabit varsayımlara dayalı geleneksel modellere kıyasla çok daha gerçekçi ve esnek bir yaklaşım sunuyor.” Böyle bir yapı, şehir planlamacılarına “Ya şöyle olursa?” sorularını önceden test etme imkanı tanıyor. Örneğin bir yolun kapanmasının sistem geneline yansımalarını öngörmek mümkün hale geliyor.

Trafiği Çözmekten Ziyade Doğru Sorular Sormak Araştırmacılar, D3M’nin trafikte nihai bir “çözüm” olmadığını vurguluyorlar. Ancak karar vericilere sunduğu katkı önemli: “Bu model, karar destek aracı gibi işleyebilir. Gerçek verilerle beslendiğinde farklı senaryoları test etmeye ve geleceğe dönük riskleri öngörmeye yardımcı olur. Trafiği tamamen çözmek zor olsa da, daha doğru sorular sormamıza ve daha tutarlı kararlar almamıza katkı sağlar.” – Doç. Dr. Deniz Eroğlu

Gelecek Adım: Gerçek Zamanlı Uygulamalar Ekip, D3M’nin gerçek zamanlı veriyle çalışan bir versiyonunu geliştirmeyi hedefliyor. Böylece yalnızca statik senaryolar değil, anlık tahminler ve müdahale stratejileri de simüle edilebilecek. Bu, şehir içi ulaşım yönetiminde daha çevik, öngörülebilir ve sürdürülebilir politikalar oluşturmak için güçlü bir altyapı sunacak.

Kaynak: Beyaz Haber Ajansı (BYZHA)