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让交通拥堵成为过去——人工智能交通灯系统可以大大减少拥堵

来源:im体育官方平台  作者:Im体育官网  2022-09-19 08:56:31

  2014 年,美国人在交通中花费了 69 亿小时。在交通拥堵期间,通勤者平均使用额外的 19 加仑汽油。这相当于每年损失 1600 亿美元的时间和燃料。

  在美国的许多大城市,普通司机每年可能会浪费 100 多个小时的交通时间。在典型的工作场所,这足以休两个半星期的假。幸运的是,研究人员正在努力减少交通拥堵,无论是通过开发无人驾驶汽车还是在交通信号灯中使用人工智能。

  例如,由于阿斯顿大学研究人员的新人工智能技术 (AI) ,交通信号灯处的长队可能已成为过去。首创的系统扫描实时视频片段并调整灯光以进行补偿,保持交通畅通并减少拥堵。

  该方法利用深度强化学习,其中软件识别出它何时表现不佳并尝试一种新方法 - 或在取得进展时继续改进。该系统在测试中超越了所有其他方法,这些方法通常依赖于手动设计的相变。交通信号时间不足是造成拥堵的主要原因。

  研究人员构建了一个最先进的照片般逼真的交通模拟器 Traffic 3D 来训练他们的程序,教它处理不同的交通和天气情况。当系统在真实的交叉路口进行测试时,尽管完全接受了模拟训练,但它随后适应了真实的交通路口。因此,它在许多现实世界的环境中可能是有效的。

  阿斯顿大学计算机科学专业的读者 Maria Chli 博士解释说:“我们将其设置为交通控制游戏。当程序让汽车通过一个路口时,它会获得“奖励”。每次汽车必须等待或出现堵塞时,都会产生负面回报。我们实际上没有输入;我们只是控制奖励系统。”

  目前,路口使用的交通灯自动化的主要形式依赖于磁感应回路;一条电线位于道路上,记录经过它的汽车。程序对其进行计数,然后对数据做出反应。因为由阿斯顿大学团队创建的人工智能在汽车通过红灯之前“看到”高交通量并做出决定,所以它反应更快,反应更快。

  阿斯顿大学计算机科学高级讲师 George Vogiatzis 博士说:“我们将这个程序基于学习行为的原因是它可以理解以前没有明确经历过的情况。我们已经用一个导致拥堵的物理障碍物而不是交通信号灯相位来测试这一点,并且系统仍然表现良好。只要存在因果关系,计算机最终就会弄清楚那个链接是什么。这是一个非常强大的系统。”

  该程序可以设置为查看任何交通路口——真实的或模拟的——并将开始自主学习。例如,可以操纵奖励系统以鼓励程序让紧急车辆快速通过。但是程序总是自学,而不是用特定的指令来编程。