Пътни знаци и светофари с изкуствен интелект могат да намалят вредните емисии от превозните средства

Замърсяването на въздуха от превозните средства има значителен принос за замърсяването на въздуха в световен мащаб, което го превръща както в глобален, така и в местен проблем. То е отговорно за изпускането в атмосферата на замърсители като въглероден оксид, азотни оксиди, прахови частици и въглеводороди.

Според оценките на Агенцията за опазване на околната среда на САЩ, емисиите на парникови газове от транспорта представляват около 29 % от общите емисии на парникови газове в САЩ, като от 1990 до 2021 година те са нараснали повече от всеки друг сектор.

Намаляване на вредните емисии

Сега, за да се намали тази опасна форма на замърсяване на въздуха, изследовател използва машинно обучение, за да създаде системи за управление на светофарите с изкуствен интелект, които са социално и екологично съобразени, което ги прави идеални за намаляване на вредните емисии от превозните средства.

Ю Янг – доцент по компютърни науки и инженерство в университета Lehigh и неговият екип работят по стратегия в три направления, която ще позволи трафик с по-малко или по-кратки спирания.

Автомобилите, които стоят на светофарите в пренаселените градове, допринасят значително за локалното замърсяване на въздуха. Хората, които страдат от астма или други подобни болести, които повишават чувствителността им към пренасяните във въздуха частици са особено засегнати от тази дейност.

Изследователите ще създадат евтино мобилно устройство за качеството на въздуха, за да локализират зоните с високо замърсяване и да разберат екологичните нужди на различните места.

Използвайки техниката за обучение с подсилване, изследователите ще проучат как регулирането на пътните сигнали подобрява качеството на въздуха, като вземат предвид пътните сигнали в града и изследват тяхното функциониране.

„Това е първият по рода си проект, който включва социален компонент в система за контрол на трафика. Ние използваме както техническа, така и социална перспектива за решаване на реален проблем.“

, казва Янг

Изследователите ще вземат предвид и взаимодействията между човека и системата, които включват начина, по който хората действително избират и използват автомобилите в градски условия. Янг твърди, че предишните изследвания в тази област изхождат от предположението, че хората избират своите пътувания на случаен принцип.

Това обаче не е вярно, като посочва, че алгоритъмът на екипа може да бъде подобрен чрез използването на този вид данни, за да стане по-точен при прогнозирането на това как потребителите наистина взаимодействат със системата.

Основната цел на Янг е да създаде уеб-базирана система, която да показва на жителите на града специфични за мястото нива на качеството на въздуха, така че те да могат да вземат информирани решения за това какво правят, кога го правят и къде го правят. Тази система ще бъде допълнена от модел за управление на трафика, който ще позволи на служителите на градския транспорт да контролират сигналите в реално време, като ги адаптират да променят функционирането си, за да подобрят качеството на въздуха в най-замърсените райони.