Kadir Has Üniversitesi, Yeni Araştırmasıyla Trafik Sorununa Farklı Bir Bakış Açısı Sunuyor
Küresel kentleşmeyle artan trafik, yaşam kalitesi ve sürdürülebilirliği etkileyen çok katmanlı bir sorun haline gelirken, Kadir Has Üniversitesi’nden Doç. Dr. Deniz Eroğlu ve öğrencisi Toprak Fırat’ın geliştirdiği model bu soruna yenilikçi bir çözüm sunuyor.
Küresel kentleşmenin hızlandığı günümüzde trafik, artık yalnızca günlük hayatı zorlaştıran bir şehir sorunu değil; planlama, sürdürülebilirlik ve yaşam kalitesi gibi alanlarda çok katmanlı etkileriyle bir sistem problemi yaratıyor. Kadir Has Üniversitesi’nden Doç. Dr. Deniz Eroğlu ve yüksek lisans öğrencisi Toprak Fırat tarafından geliştirilen yeni model, bu karmaşık sistemi anlamak ve yönetmek için yenilikçi bir adım sunuyor.
Veri odaklı makroskopik hareketlilik modeli (D3M) adı verilen bu yaklaşım, şehir trafiğini bütüncül bir şekilde simüle ediyor. Böylece yalnızca yerel değil, sistem genelinde nasıl sıkışıklıkların oluştuğu ve yayıldığı analiz edilebiliyor. Modelin sonuçları, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science dergisinde yayımlandı ve American Institute of Physics tarafından “featured article” olarak seçildi:
Yerel Problemden Küresel Krize Trafik
Trafik yalnızca zamansal bir kayıp değil; hava kirliliğinden psikolojik strese, ekonomik verimsizlikten şehir güvenliğine kadar birçok alanda toplumsal maliyet yaratıyor. 2024 INRIX Küresel Trafik Raporu’na göre, yalnızca ABD’de trafik sıkışıklığı 74 milyar dolarlık üretkenlik kaybına neden olurken benzer etkiler Avrupa ve Asya şehirlerinde de gözlemleniyor. Benzer etkiler Avrupa ve Asya şehirlerinde de gözlemleniyor. Dahası, bu sıkışıklıklar her zaman yüksek araç yoğunluğundan kaynaklanmıyor; kötü planlanmış yol ağları, hatalı altyapı tasarımı ve bireysel sürücü davranışlarının etkileşimi de önemli rol oynuyor.
Bazı durumlarda, yeni bir yol inşa etmek bile trafiği rahatlatmak yerine daha da kötüleştirebiliyor. “Braess Paradoksu” olarak bilinen bu olgu gibi karmaşık etkileşimleri analiz edebilmek için sistem düzeyinde, veri odaklı yeni nesil modellere ihtiyaç duyuluyor. D3M modeli, tam da bu boşluğu doldurmayı hedefliyor.
Kişisel Gözlemden Akademik Yaklaşıma
Araştırma ekibi bu çalışmayı yalnızca teknik değil, şehir yaşamını doğrudan etkileyen bir sistem dinamiği problemi olarak ele alıyor. İstanbul’un dünyanın en trafiği yoğun şehirlerinden biri olduğunu vurgulayan Toprak Fırat çalışma için şöyle diyor; “İstanbul’da yaşadığımız için trafiğin ne kadar büyük bir sorun olduğunu her gün görüyoruz. Bu sadece akademik bir problem değil; günlük hayatımızın bir parçası. İşte bu yüzden daha esnek, gerçekçi ve şehirlerin kendi koşullarına uyum sağlayabilen bir model geliştirme ihtiyacını hissettik.”
Doç. Dr. Deniz Eroğlu ise çalışmanın temel fikrini şu sözlerle özetliyor; “Hayal edin; sadece birkaç kavşakta yoğunluğu değil, bir noktadaki tıkanıklığın tüm şehir geneline nasıl yayıldığını adım adım simüle eden bir sistem. D3M, bu yayılım dinamiklerini analiz ederek yalnızca yerel değil sistem düzeyinde öngörüler sağlıyor. Bu model sayesinde şehirler, geçici yol kapanışlarının etkilerini önceden görebilir. En büyük kazanım, şehir sakinleri için ulaşımın daha öngörülebilir ve verimli hâle gelmesi olacak.”
Elektrik Şebekelerinden Şehir Yollarına
Araştırma ekibi, D3M modelini geliştirirken daha önce elektrik şebekelerinde arıza yayılımı üzerine yürüttükleri çalışmalardan esinlendi. Elektrik ağlarında küçük bir arızanın zincirleme etkilerle büyük kesintilere yol açması, şehir trafiğinde de benzer bir şekilde görülebiliyor. Bu benzerlik, trafik sistemlerine de bütüncül ve dinamik bir gözle bakılması gerektiğini ortaya koyuyor.
Gerçek Verilerle Eğitilen, Hızlı ve Esnek Bir Model
D3M modeli, geleneksel hücresel modellere göre yaklaşık üç kat daha hızlı çalışıyor ve buna rağmen İstanbul, Londra ve New York gibi büyük şehirlerin trafik yapısını yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Üstelik ayrıntılı ve pahalı veri setlerine ihtiyaç duymadan, şehirlerin rutin olarak topladığı trafik yoğunluğu verileriyle çalışabiliyor. Modelin en özgün yönlerinden biri, gerçek verilerle evrimsel optimizasyon çerçevesi içinde eğitilmesi. Genetik algoritma gibi tekniklerle, her şehrin kendi koşullarına özgü parametreler otomatik olarak öğreniliyor. Böylece model hem genel geçer bir yapı sunuyor hem de her kente özel olarak uyarlanabiliyor.
Toprak Fırat, modelin bu yönünü şöyle açıklıyor:
“Bu yapı sayesinde D3M, her şehrin gözlemlenen trafik koşullarına göre davranışını otomatik olarak ayarlayabiliyor. Bu da onu sabit varsayımlara dayalı geleneksel modellere göre çok daha esnek ve gerçekçi kılıyor.” Bu esneklik, şehir planlamacılarına “Ya şöyle olursa?” sorularını önceden test etme olanağı sağlıyor. Örneğin bir yolun kapanması, bakım çalışması veya bir kazanın sistem geneline nasıl yansıyacağı model sayesinde önceden tahmin edilebiliyor.
Trafiği Çözmekten Ziyade Doğru Sorular Sormak
Araştırmacılar, D3M’nin trafik problemini “çözen” bir sistem olmadığını açıkça ifade ediyor. Ancak, modelin karar vericilere sunduğu katkı oldukça büyük: “Bu model bir karar destek aracı gibi düşünülebilir. Gerçek verilerle beslendiğinde, farklı senaryoları test etmeye ve gelecekteki riskleri öngörmeye yardımcı olabilir. Trafiği tamamen çözmek kolay değil ama daha doğru sorular sormamıza ve daha tutarlı kararlar almamıza katkı sunabilir.” – Doç. Dr. Deniz Eroğlu
Gelecek Adım: Gerçek Zamanlı Uygulamalar
Araştırma ekibi şu anda D3M’nin gerçek zamanlı veriyle çalışan versiyonunu geliştirmeyi hedefliyor. Bu sayede sadece statik senaryolar değil, anlık tahminler ve müdahale stratejileri de simüle edilebilecek. Böyle bir sistem, şehir içi ulaşım yönetiminde daha çevik, öngörülebilir ve sürdürülebilir politikalar için güçlü bir altyapı sunabilir.
