ترافیک هوشمند: راهبری آینده مدیریت تراکم

تراکم. این یک معضل جهانی شهری است، یک فرسایش روزمره که زمان، بهره‌وری و صبر ما را از بین می‌برد. از کلان‌شهرهای شلوغ تا شهرهای در حال رشد سریع، گره‌های ترافیکی یک مشکل فراگیر است. اما امیدی در افق وجود دارد. ظهور سیستم‌های «ترافیک هوشمند»، که با فناوری‌های پیشرفته و بینش‌های داده‌محور قدرت گرفته‌اند، رویکردی انقلابی برای مدیریت تراکم و ساختن شهرهایی قابل زندگی‌تر و پایدارتر برای همه ارائه می‌دهد.

درک مشکل: چهره جهانی تراکم

قبل از اینکه به راه‌حل‌ها بپردازیم، بیایید گستره مشکل را درک کنیم. تراکم فقط یک ناراحتی نیست؛ بلکه یک بار سنگین اقتصادی و زیست‌محیطی است.

• تأثیر اقتصادی: تراکم ترافیک منجر به از دست رفتن بهره‌وری، افزایش مصرف سوخت و هزینه‌های بالاتر حمل‌ونقل برای کسب‌وکارها و افراد می‌شود. مطالعات شرکت INRIX، یک شرکت پیشرو در تحلیل حمل‌ونقل، به طور مداوم نشان داده است که تراکم سالانه میلیاردها دلار در شهرهای بزرگ جهان هزینه دارد.
• پیامدهای زیست‌محیطی: وسایل نقلیه درجا کار می‌کنند و گازهای گلخانه‌ای و آلاینده‌های هوای مضر منتشر می‌کنند که به تغییرات آب‌وهوایی و بیماری‌های تنفسی کمک می‌کند. کاهش جریان ترافیک به معنای افزایش انتشار آلاینده‌ها است.
• کیفیت زندگی: رفت‌وآمدهای طولانی، شرایط رانندگی استرس‌زا و احساس دائمی «گیر افتادن» بر سلامت روانی و جسمی تأثیر منفی می‌گذارد. تراکم زمانی را که افراد می‌توانند با خانواده‌های خود، به دنبال سرگرمی‌ها یا صرفاً استراحت بگذرانند، کاهش می‌دهد.

ماهیت جهانی این مشکل نیازمند راه‌حل‌های جهانی است. شهرهای سراسر جهان، از لندن تا لاگوس، با این چالش‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند که هر کدام مجموعه شرایط و نیازهای منحصر به فرد خود را دارند.

پایه‌های مدیریت ترافیک هوشمند

مدیریت ترافیک هوشمند از قدرت فناوری برای ایجاد سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند و پاسخگو بهره می‌برد. این سیستم‌ها برای بهینه‌سازی جریان ترافیک و کاهش تراکم، به ترکیبی از جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل و کنترل لحظه‌ای متکی هستند. اجزای کلیدی عبارتند از:

۱. جمع‌آوری داده‌های ترافیک به صورت لحظه‌ای

داده‌های دقیق و به‌روز، شریان حیاتی هر سیستم ترافیک هوشمند مؤثری است. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی جمع‌آوری شوند:

• دوربین‌ها: دوربین‌هایی که در مکان‌های استراتژیک قرار گرفته‌اند، حجم، سرعت و حوادث ترافیکی را نظارت می‌کنند، داده‌های بصری فراهم کرده و تشخیص خودکار حوادث را ممکن می‌سازند.
• سنسورها: سنسورهای تعبیه شده در جاده‌ها و پل‌ها، حضور، سرعت و وزن وسایل نقلیه را تشخیص می‌دهند و به درک جامعی از شرایط ترافیکی کمک می‌کنند. حسگرهای حلقوی نمونه خوبی هستند.
• داده‌های GPS: داده‌های وسایل نقلیه مجهز به GPS (شامل تلفن‌های هوشمند و سیستم‌های ناوبری) اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای را فراهم می‌کنند که امکان برنامه‌ریزی پویا مسیر و نظارت بر تراکم را می‌دهد.
• داده‌های شناور خودرو (FCD): وسایل نقلیه تجاری و تاکسی‌ها اغلب از GPS استفاده کرده و داده‌های مربوط به سرعت و مکان خود را ارسال می‌کنند، که می‌توانند برای تعیین شرایط جریان ترافیک جمع‌آوری شوند.

مثال: در سنگاپور، سازمان حمل‌ونقل زمینی (LTA) از یک شبکه پیچیده از دوربین‌ها، سنسورها و داده‌های GPS برای ارائه اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای به مسافران از طریق سرویس اخبار ترافیک خود استفاده می‌کند و مسافران را تشویق می‌کند تا تصمیمات آگاهانه گرفته و از مناطق پرتراکم اجتناب کنند.

۲. تحلیل و پیش‌بینی پیشرفته ترافیک

داده‌های خام از طریق ابزارها و الگوریتم‌های تحلیلی پیچیده به بینش‌های عملی تبدیل می‌شوند. این شامل موارد زیر است:

• تجمیع و پردازش داده‌ها: جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها از منابع مختلف برای ساختن تصویری جامع از شرایط ترافیک.
• مدل‌سازی و شبیه‌سازی ترافیک: ایجاد مدل‌هایی برای شبیه‌سازی جریان ترافیک، پیش‌بینی تراکم و ارزیابی اثربخشی استراتژی‌های مختلف مدیریت ترافیک.
• یادگیری ماشین: به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی شرایط ترافیکی آینده و بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی.

مثال: بسیاری از شهرها از یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای ترافیکی تاریخی، داده‌های آب‌وهوا و حتی رویدادها (مانند کنسرت‌ها یا رویدادهای ورزشی) برای پیش‌بینی تراکم و تنظیم پیشگیرانه زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی استفاده می‌کنند. این امر تأخیرها را کاهش داده و جریان ترافیک را بهبود می‌بخشد.

۳. کنترل هوشمند چراغ‌های راهنمایی

چراغ‌های راهنمایی سنگ بنای مدیریت ترافیک شهری هستند. سیستم‌های ترافیک هوشمند از استراتژی‌های پیشرفته کنترل چراغ‌ها برای بهینه‌سازی جریان ترافیک و به حداقل رساندن تأخیرها استفاده می‌کنند:

• سیستم‌های کنترل ترافیک تطبیقی (ATCS): این سیستم‌ها به صورت پویا زمان‌بندی چراغ‌ها را بر اساس شرایط ترافیکی لحظه‌ای تنظیم می‌کنند و از داده‌های سنسورها و الگوریتم‌های پیچیده برای بهینه‌سازی جریان ترافیک در زمان واقعی استفاده می‌کنند.
• سیستم‌های هماهنگ چراغ‌های راهنمایی: هماهنگ‌سازی چراغ‌ها در امتداد جاده‌های اصلی برای ایجاد «موج‌های سبز» که به وسایل نقلیه اجازه می‌دهد به آرامی از تقاطع‌ها عبور کنند.
• کنترل پیش‌بینانه چراغ‌ها: استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه برای پیش‌بینی نوسانات ترافیک و تنظیم پیشگیرانه زمان‌بندی چراغ‌ها قبل از وقوع تراکم.

مثال: شهر لس‌آنجلس سیستم نظارت و کنترل خودکار ترافیک (ATSAC) خود را پیاده‌سازی کرده است که از داده‌های لحظه‌ای برای تنظیم پویا زمان‌بندی چراغ‌ها در سراسر شبکه گسترده تقاطع‌های خود استفاده می‌کند و به طور قابل توجهی زمان سفر را کاهش داده و جریان ترافیک را بهبود بخشیده است.

۴. سیستم‌های راهنمایی و اطلاع‌رسانی پویا مسیر

ارائه اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای به رانندگان به آنها امکان می‌دهد تا در مورد مسیرهای خود تصمیمات آگاهانه بگیرند و با تشویق آنها به اجتناب از مناطق پرتراکم یا انتخاب مسیرهای جایگزین، تراکم را به حداقل برسانند. این شامل موارد زیر است:

• تابلوهای پیام متغیر (VMS): نمایشگرهایی که اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای، هشدارهای حوادث و مسیرهای انحرافی پیشنهادی را به رانندگان ارائه می‌دهند.
• اپلیکیشن‌های ناوبری: اپلیکیشن‌هایی مانند Google Maps، Waze و Apple Maps به‌روزرسانی‌های ترافیکی لحظه‌ای، گزارش‌های حوادث و پیشنهادات مسیر بهینه را ارائه می‌دهند و به رانندگان در مسیریابی اطراف تراکم کمک می‌کنند.
• اطلاعات حمل‌ونقل عمومی: ارائه اطلاعات لحظه‌ای در مورد گزینه‌های حمل‌ونقل عمومی، مانند زمان رسیدن اتوبوس‌ها و تأخیر قطارها، برای تشویق به استفاده از آن و کاهش تعداد وسایل نقلیه شخصی در جاده.

مثال: در شهرهایی مانند لندن، سیستم‌های پیچیده اطلاعات لحظه‌ای مسافر در کانال‌های مختلف (اپلیکیشن‌ها، وب‌سایت‌ها و ایستگاه‌ها) در دسترس هستند که اطلاعات حیاتی در مورد حمل‌ونقل عمومی را ارائه می‌دهند که وابستگی به حمل‌ونقل شخصی و ترافیک را کاهش می‌دهد.

۵. مدیریت حوادث

مدیریت سریع و مؤثر حوادث برای به حداقل رساندن تأثیر تصادفات، خرابی‌ها و سایر اختلالات بر جریان ترافیک حیاتی است:

• تشخیص خودکار حوادث: استفاده از دوربین‌ها و سنسورها برای تشخیص خودکار حوادث و امکان واکنش سریع.
• تیم‌های واکنش سریع: اعزام سریع خدمات اضطراری و یدک‌کش‌ها برای پاک‌سازی حوادث و بازگرداندن جریان ترافیک.
• انتشار اطلاعات لحظه‌ای: ارائه اطلاعات لحظه‌ای به رانندگان در مورد حوادث و مسیرهای انحرافی پیشنهادی از طریق VMS و اپلیکیشن‌های ناوبری.

مثال: بسیاری از شهرها سیستم‌های واکنش اضطراری خود را با سیستم‌های مدیریت ترافیک خود ادغام کرده‌اند تا از واکنش‌های سریع به حوادث اطمینان حاصل کنند، زمان بهبودی را بهبود بخشیده و اختلال را به حداقل برسانند. این امر اغلب شامل همکاری بین پلیس، آتش‌نشانی و مقامات حمل‌ونقل است.

مزایای سیستم‌های ترافیک هوشمند

پیاده‌سازی سیستم‌های ترافیک هوشمند طیف گسترده‌ای از مزایا را برای شهرها و ساکنان آنها به همراه دارد:

• کاهش تراکم: با بهینه‌سازی جریان ترافیک، مدیریت مؤثر حوادث و ارائه اطلاعات لحظه‌ای به رانندگان، سیستم‌های ترافیک هوشمند می‌توانند به طور قابل توجهی تراکم ترافیک را کاهش دهند که منجر به رفت‌وآمدهای کوتاه‌تر و زمان کمتری در ترافیک می‌شود.
• بهبود جریان ترافیک: زمان‌بندی بهینه چراغ‌ها، جریان‌های ترافیکی هماهنگ و توانایی تطبیق با شرایط متغیر ترافیک، همگی به جریان روان‌تر ترافیک کمک می‌کنند و ترافیک توقف-حرکت را کاهش داده و کارایی کلی را بهبود می‌بخشند.
• افزایش ایمنی: اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای و تشخیص خودکار حوادث می‌تواند با هشدار دادن به رانندگان در مورد خطرات، کاهش احتمال تصادفات و تسهیل واکنش سریع‌تر اضطراری، ایمنی جاده‌ها را بهبود بخشد.
• کاهش انتشار آلاینده‌ها: جریان روان‌تر ترافیک و کاهش تراکم منجر به مصرف سوخت کمتر و کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و آلاینده‌های هوا می‌شود که به هوای پاک‌تر و محیط زیست سالم‌تر کمک می‌کند.
• افزایش بهره‌وری اقتصادی: کاهش تراکم زمان ارزشمندی را برای کسب‌وکارها و افراد آزاد می‌کند که منجر به افزایش بهره‌وری و رشد اقتصادی می‌شود.
• افزایش کیفیت زندگی: رفت‌وآمدهای کوتاه‌تر، استرس کمتر و بهبود کیفیت هوا همگی به کیفیت زندگی بهتر برای ساکنان شهر کمک می‌کنند.
• بهبود حمل‌ونقل عمومی: تلاش‌های بهینه‌سازی مانند اولویت سیگنال برای حمل‌ونقل سریع اتوبوس (BRT) می‌تواند قابلیت اطمینان و به موقع بودن حمل‌ونقل عمومی را بهبود بخشد و جذابیت حمل‌ونقل عمومی را افزایش دهد.

چالش‌ها و ملاحظات

در حالی که سیستم‌های ترافیک هوشمند پتانسیل فوق‌العاده‌ای دارند، پیاده‌سازی و بهره‌برداری از آنها نیز چالش‌های خاصی را به همراه دارد:

• هزینه: پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های ترافیک هوشمند می‌تواند پرهزینه باشد و نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی در سخت‌افزار، نرم‌افزار و زیرساخت‌ها است.
• حریم خصوصی داده‌ها: جمع‌آوری و استفاده از حجم وسیعی از داده‌های ترافیکی نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را ایجاد می‌کند و نیازمند توجه دقیق به امنیت داده‌ها و مقررات حریم خصوصی است.
• امنیت سایبری: سیستم‌های ترافیک هوشمند در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر هستند که می‌تواند جریان ترافیک را مختل کرده و داده‌های حساس را به خطر بیندازد. اقدامات امنیتی سایبری قوی ضروری است.
• ادغام و قابلیت همکاری: اطمینان از اینکه اجزای مختلف یک سیستم ترافیک هوشمند می‌توانند به طور یکپارچه با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و کار کنند، حیاتی است. این امر نیازمند پروتکل‌های استاندارد و برنامه‌ریزی دقیق است.
• پذیرش عمومی: جلب حمایت عمومی برای طرح‌های ترافیک هوشمند ضروری است. این امر نیازمند ارتباط شفاف، آموزش و رسیدگی به هرگونه نگرانی در مورد حریم خصوصی یا امنیت داده‌ها است.
• عدالت: اطمینان از اینکه مزایای سیستم‌های ترافیک هوشمند برای همه اعضای جامعه، صرف‌نظر از وضعیت اقتصادی-اجتماعی یا شیوه حمل‌ونقل آنها، در دسترس باشد، ضروری است. برنامه‌ریزی دقیق برای جلوگیری از اینکه طرح‌ها به طور نامتناسبی به نفع برخی جوامع و به ضرر برخی دیگر باشد، لازم است.
• نگهداری و ارتقا: سیستم‌های ترافیک هوشمند به نگهداری مداوم، ارتقا و ادغام با فناوری‌های در حال تحول نیاز دارند.

نمونه‌های جهانی پیاده‌سازی ترافیک هوشمند

شهرهای سراسر جهان در حال پذیرش فناوری‌های ترافیک هوشمند برای رسیدگی به چالش‌های منحصر به فرد خود هستند:

• لندن، بریتانیا: عوارض تراکم، هزینه‌ای برای رانندگی در مرکز لندن در ساعات اوج، همراه با نظارت لحظه‌ای ترافیک و کنترل پیشرفته چراغ‌ها، به طور قابل توجهی تراکم را کاهش داده و جریان ترافیک را بهبود بخشیده است. این امر با رشد مسیرهای دوچرخه‌سواری و سیستم حمل‌ونقل عمومی بیشتر حمایت شده است.
• نیویورک، ایالات متحده آمریکا: این شهر در حال استقرار سیستم مدیریت ترافیک پیشرفته (ATMS) خود است که از طیف گسترده‌ای از سنسورها، دوربین‌ها و داده‌های لحظه‌ای برای بهینه‌سازی زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی و مدیریت حوادث استفاده می‌کند. سرویس اتوبوس منتخب شهر، با خطوط ویژه اتوبوس و اولویت سیگنال، نمونه خوب دیگری است.
• استکهلم، سوئد: مالیات تراکم استکهلم، که هزینه‌ای را بر وسایل نقلیه ورودی و خروجی از مرکز شهر اعمال می‌کند، به طور چشمگیری حجم ترافیک را کاهش داده و کیفیت هوا را بهبود بخشیده است.
• هانگژو، چین: سیستم مدیریت ترافیک این شهر، با استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل و پیش‌بینی جریان ترافیک، کارایی جاده‌ها را افزایش داده و منجر به کاهش تراکم ترافیک شده است.
• ریو دو ژانیرو، برزیل: ریو دو ژانیرو از فناوری‌های پیشرفته مدیریت ترافیک از جمله شبکه گسترده‌ای از دوربین‌ها و سنسورها برای بهبود جریان ترافیک استفاده کرده است. آنها از این داده‌ها به همراه گزینه‌های بهبود یافته حمل‌ونقل عمومی در شهر استفاده کردند.
• دبی، امارات متحده عربی: دبی سرمایه‌گذاری سنگینی در فناوری‌های ترافیک هوشمند، از جمله چراغ‌های راهنمایی هوشمند، عوارض پویا (سالک) و سیستم‌های پیشرفته مدیریت حوادث، برای ایجاد یک شبکه حمل‌ونقل کارآمدتر و پایدارتر کرده است.
• بوگوتا، کلمبیا: این شهر سیستم TransMilenio را پیاده‌سازی کرد، یک سیستم حمل‌ونقل سریع اتوبوس (BRT) با خطوط ویژه اتوبوس و اولویت‌بندی سیگنال، که سرعت و قابلیت اطمینان را برای کاربران حمل‌ونقل عمومی بهبود بخشیده است.
• بنگلور، هند: بنگلور از چراغ‌های راهنمایی هوشمند و طیف وسیعی از خدمات حمل‌ونقل یکپارچه استفاده می‌کند که به کاهش تراکم کمک می‌کند. این به حجم بالای ترافیک در شهر کمک می‌کند تا روان‌تر جریان یابد.

آینده ترافیک هوشمند: روندها و نوآوری‌ها

حوزه ترافیک هوشمند به طور مداوم در حال تحول است و فناوری‌ها و نوآوری‌های جدید همیشه در حال ظهور هستند. برخی از روندهای کلیدی که آینده ترافیک هوشمند را شکل می‌دهند عبارتند از:

• وسایل نقلیه خودران (AVs): ظهور خودروهای خودران وعده تحول در حمل‌ونقل را می‌دهد. خودروهای خودران پتانسیل بهینه‌سازی جریان ترافیک، کاهش تصادفات و افزایش ظرفیت جاده‌ها را دارند.
• وسایل نقلیه متصل (CVs): خودروهایی که با یکدیگر و با زیرساخت‌ها ارتباط برقرار می‌کنند، قادر خواهند بود اطلاعات لحظه‌ای در مورد سرعت، مکان و خطرات بالقوه را به اشتراک بگذارند که منجر به جریان ترافیک ایمن‌تر و کارآمدتر می‌شود.
• داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی (AI): الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ نقش فزاینده‌ای در بهینه‌سازی مدیریت ترافیک، پیش‌بینی تراکم و شخصی‌سازی اطلاعات ترافیک ایفا خواهند کرد.
• حمل‌ونقل به عنوان یک سرویس (MaaS): ادغام شیوه‌های مختلف حمل‌ونقل (حمل‌ونقل عمومی، اشتراک‌گذاری خودرو، دوچرخه‌سواری و غیره) در یک پلتفرم واحد و کاربرپسند، که به مردم اجازه می‌دهد به طور یکپارچه سفرهای خود را برنامه‌ریزی و پرداخت کنند.
• حمل‌ونقل پایدار: اولویت دادن به وسایل نقلیه الکتریکی، دوچرخه‌سواری و حمل‌ونقل عمومی برای ایجاد سیستم‌های حمل‌ونقل پایدارتر و سازگار با محیط زیست.
• مدیریت ترافیک مبتنی بر پهپاد: پهپادها می‌توانند نماهای هوایی از شرایط ترافیکی و واکنش به حوادث را فراهم کنند، که امکان نظارت کارآمد ترافیک و اقدام سریع در صورت وقوع حوادث را فراهم می‌کند.

بینش‌های عملی: پیاده‌سازی ترافیک هوشمند در شهر شما

اگر شهر شما به دنبال پیاده‌سازی یا بهبود سیستم مدیریت ترافیک هوشمند خود است، در اینجا چند مرحله کلیدی برای بررسی وجود دارد:

• انجام ارزیابی جامع: شرایط ترافیکی موجود، زیرساخت‌ها و نیازهای شهر خود را ارزیابی کنید. نقاط ضعف و فرصت‌های بهبود را شناسایی کنید.
• توسعه یک برنامه استراتژیک: یک برنامه دقیق ایجاد کنید که اهداف، استراتژی‌ها و بودجه شما را برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های ترافیک هوشمند مشخص کند.
• سرمایه‌گذاری در زیرساخت داده‌ها: یک زیرساخت قوی برای جمع‌آوری داده‌ها، از جمله دوربین‌ها، سنسورها و شبکه‌های ارتباطی، ایجاد کنید.
• پیاده‌سازی کنترل هوشمند چراغ‌های راهنمایی: سیستم‌های کنترل ترافیک تطبیقی، سیستم‌های هماهنگ چراغ‌ها و کنترل پیش‌بینانه چراغ‌ها را برای بهینه‌سازی جریان ترافیک مستقر کنید.
• ارائه اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای: اطلاعات ترافیکی لحظه‌ای را از طریق VMS، اپلیکیشن‌های ناوبری و سیستم‌های اطلاعات حمل‌ونقل عمومی به رانندگان ارائه دهید.
• ایجاد مدیریت مؤثر حوادث: یک تیم واکنش سریع توسعه دهید و سیستم‌های تشخیص خودکار حوادث را پیاده‌سازی کنید.
• تقویت همکاری: با ذینفعان، از جمله سازمان‌های دولتی، شرکت‌های خصوصی و گروه‌های اجتماعی، همکاری کنید.
• اولویت‌بندی مشارکت عمومی: مردم را در مورد مزایای ترافیک هوشمند آموزش دهید و به هرگونه نگرانی که ممکن است داشته باشند رسیدگی کنید.
• تأمین بودجه: منابع مختلف تأمین مالی، از جمله کمک‌های دولتی، مشارکت‌های دولتی-خصوصی و سرمایه‌گذاری خصوصی را بررسی کنید.
• پذیرش نوآوری: به طور مداوم فناوری‌ها و نوآوری‌های جدید را برای بهبود سیستم ترافیک هوشمند خود ارزیابی و اتخاذ کنید.
• اولویت‌بندی پایداری: در نظر بگیرید که چگونه می‌توان اثرات زیست‌محیطی ترافیک را در همه پروژه‌ها کاهش داد.

نتیجه‌گیری: هموار کردن راه برای شهرهای هوشمندتر و قابل زندگی‌تر

مدیریت ترافیک هوشمند در حال تغییر نحوه حرکت ما در شهرهایمان است و رویکردی قدرتمند برای مقابله با تراکم، افزایش ایمنی، کاهش انتشار آلاینده‌ها و بهبود کیفیت زندگی برای همه ارائه می‌دهد. با پذیرش قدرت داده‌ها، فناوری و تفکر نوآورانه، شهرهای سراسر جهان می‌توانند محیط‌های شهری کارآمدتر، پایدارتر و قابل زندگی‌تری ایجاد کنند. آینده حمل‌ونقل هوشمند است و سفر به سوی شهرهای هوشمندتر در حال انجام است.