កម្មវិធី OpenPaths ជួយដោះស្រាយបញ្ហាស្ទះចរាចរណ៍បានហើយ ជួយរដ្ឋសន្សំថវិកាទៀត

3 ខែតុលា 2025
Uncategorized
7 មើល

កម្មវីធី OpenPaths របស់ក្រុមហ៊ុន Bentley System កំពុងជួយរដ្ឋាភិបាលជុំវិញពិភពលោក ពិសេសប្រទេសកាណាដាសន្សំថវិការាប់លានដុល្លារលើការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍តាមរយៈគំរូ Dynamic Traffic Assignment (DTA) ដែលប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត។ នេះបើយោងតាមរបាយការណ៍ករណីសិក្សានៃប្រើប្រាស់កម្មវីធី OpenPaths របស់ Bentley ដែលបានចេញផ្សាយនាពេលថ្មីៗនេះ។

តាមរយៈការប្រើប្រាស់ OpenPaths គំរូ Dynamic Traffic Assignment (DTA) នៅតំបន់យ៉កនៃប្រទេសកាណាដា បានឈ្នះពានរង្វាន់លំដាប់ពិភពលោក និងត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជាគម្រោងដែលច្នៃប្រឌិតខ្ពស់ និងមានប្រសិទ្ធខ្លាំងក្នុងការគ្រប់គ្រងចរាចរណ៍ក្នុងក្រុងប្រចាំឆ្នាំ ២០២៥។

តើគំរូនេះជាអ្វី? ប្រើប្រាស់យ៉ាងដូចម្ដេច? ហើយអាចយកមកប្រើនៅកម្ពុជាបានទេ។

OpenPaths មិនមែនការកម្មវិធីវិភាគលំហូរចរាចរណ៍ទូទៅទេ ប៉ុន្តែវាប្រមូលទិន្នន័យចាំបាច់គ្រប់យ៉ាងដូចជា ស្ថានភាពហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលមានស្រាប់ បរិមាណចរាចរណ៍បច្ចុបន្ន ចំនួនយានជំនិះ មធ្យោបាយដឹកជញ្ជូនសាធារណៈ កំណើនមនុស្ស ទម្លាប់នៃការធ្វើដំណើរ និងគ្រប់យ៉ាងផ្សេងទៀតដែលពាក់ព័ន្ធនឹងផ្លូវសាធារណៈ មកបញ្ចូលក្នុងបណ្ដុំទិន្នន័យតែមួយ រួចហើយវិភាគបែបស៊ីជម្រៅ។

ការវិភាគនេ មិនមែនគ្រាន់តែដើម្បីត្រឹមយកមកសម្រួលលំហូរចរាចរណ៍បច្ចុប្បន្ន នៅពេលមានការកកស្ទះនោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អាចព្យាករមើលពីនិន្នការនៅពេលអនាគតថាចរាចរណ៍នៅតំបន់នោះនឹងទៅជាយ៉ាងណា ហើយរដ្ឋាភិបាលគួរ ឬមិនគួរសាងសង់អ្វី សាងសង់នៅកន្លែងណា ហើយត្រូវសាងសង់ដូចម្ដេចដើម្បីឱ្យមានប្រសិទ្ធិភាពខ្ពស់បំផុត ខណៈចំណាយតិចបំផុត ប៉ុន្តែដោះស្រាយបញ្ហាបានត្រូវចំណុច។

ម្ចាស់គម្រោងអាចប្រើកម្មវិធីនេះដើម្បីធ្វើេតស្ដមើលគម្រោងសាងសាង់ផ្លូវ ឬមធ្យោបាយដឹកជញ្ជូនសាធារណៈនានា ថាបើសាងសង់ពិតៗនៅទីតាំងណាមួយ នឹងបង្កើតជាអត្ថប្រយោជន៍ច្រើនប៉ុនណា ហើយមានផលប៉ះពាល់អ្វីខ្លះ មុននឹងសាងសង់ជាក់ស្ដែង។ ការសិក្សាដោយប្រើកម្មវិធីឌីជីថលបែបនេះគឺអាចសន្សំថវិកាបានយ៉ាងច្រើន បើធៀបនឹងការសិក្សាបានធម្មតាទូទៅ។

ឧទាហរណ៍ បើកម្ពុជាប្រើប្រាស់កម្មវិធី យើងអាចវិភាគថា ១០ ឆ្នាំ ទៀតចរាចរណ៍នៅទីក្រុងភ្នំពេញនឹងទៅជាយ៉ាងណា? ហើយបើសាងសង់រថភ្លើងក្រោមដី ឬលើអាកាស តើមួយណាល្អជាង? ហើយបើសង់ជួយបានប៉ុនណា? ខណៈនឹងមានផលប៉ះពាល់អ្វីខ្លះ។

កម្មវិធីនេះនឹងអាចឆ្លើយតបបានទាំងអស់ ពិសេសបើប្រើរួមជាមួយនឹងកម្មវិធីផ្សេងទៀតដូចជា Digital Twin, ProjectWise, SYNCHRO, OpenTunnel Designer ជាដើម។ ទិន្នន័យដែលបានបញ្ចូលទាំងអស់ ក៏ដូចជាទិន្នន័យដែលាបពីឧបរណ៍ចាប់សញ្ញានានា នឹងត្រូវបានវិភាគនៅក្នុងកម្មវិធីទាំងនេះព្រមនឹងប្រព័ន្ធ AI និង Open Data ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលស៊ីជម្រៅ។

លើសពីនេះ ការប្រើប្រាស់ស្គ្រីប Python និង APIs ដ៏ទូលំទូលាយបានធ្វើឱ្យដំណើរការសំខាន់ៗជាច្រើនអាចធ្វើឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលនឹងជួយកាត់បន្ថយពេលវេលាវិភាគសរុបដល់ 60% បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្រចាស់មុនៗ។

ជារួម កម្មវិធីនេះអាចនឹងក្លាយជាដំណោះស្រាយថ្មីមួយសម្រាប់ដោះស្រាយ និងគ្រប់គ្រងបញ្ហាចរាចរណ៍នៅក្នុងទីក្រុង បានដោយមានប្រសិទ្ធភាព និងចំណាយថវិកាតិច។