fbpx
18.2 C
София

Робомобилите значително подобряват транспорта в големите градове

Най-четени

Даниел Десподов
Даниел Десподовhttps://www.kaldata.com/
Ежедневен автор на новини. Увличам се от съвременни технологии, оръжие, информационна безопасност, спорт, наука и концепцията Internet of Things.

Никой не обича да чака да светне зелената светлина на светофара: водачите и пътниците губят време, автомобилите харчат гориво и отделят вреден въглероден диоксид. Но докато за хората улавянето на „зелената вълна“ на светофарите е въпрос по-скоро на късмет, за изкуствения интелект, който участва в пътната инфраструктура, в това няма нищо сложно. В своето изследване специалисти от MIT показаха по какъв начин технологията на машинното обучение би могла да управлява голям парк от робомобили и сериозно да намалява времето на чакане на градския транспорт.

С помощта на компютърно моделиране специалистите на MIT пресметнаха, че ако градският транспорт се управлява от изкуствен интелект, то това значително ще намали консумацията на гориво и емисиите от въглероден диоксид, като едновременно с това ще се повиши средната скорост на придвижване. Най-добрите резултати се постигат при сценариите, когато всички автомобили на градските пътища са автономни. Но дори и те да са само 25% от всички автомобили, преимуществата които те дават са съществени.

В зависимост от най-различни многобройни фактори – броят на лентите, работата на светофарите, броят и скоростта на автомобилите, наличието на пешеходци и велосипедисти – кръстовищата създават милиарди различни сценарии за пътния трафик. MIT News съобщи, че за осъществяване на необходимите изчисления с помощта на компютърен модел се използва едно опростено и идеализирано кръстовище. На теория това е добре, но на практика нещата са направо зле.

Виндула Яявардана и неговите колеги използваха друг подход – дълбоко машинно обучение с обратна връзка, при което алгоритъмът търси решение на поставения проблем чрез метода на пробите и грешките. В този случай пред ИИ алгоритъма са поставили няколко цели едновременно: намаляване на вредните емисии, увеличаване скоростта на преминаване през кръстовищата и намаляване разхода на гориво.

Учените са създали единен алгоритъм за контрол на градския транспорт и са оценили неговата работа чрез модел на сложно кръстовище, което се пресича от роботизирани автомобили, които получават информация за смяната на светлините на светофарите и за околната обстановка. Алгоритъмът е създаден така, че може да управлява автономните автомобили да намаляват и увеличават скоростта си.

Постигнатите резултати показват, че този метод, в сравнение с всички използвани досега начини за оптимизация на пътното движение, води до най-голяма икономия на гориво и най-голямо намаление на емисиите. Ако робомобилите са 100%, то разходът на гориво намалява с 18%, а СО2 емисиите – с 25%, като едновременно с това скоростта на движение се увеличава с 20%.

Интересно е, че преимуществата от използването на автономни автомобили не нарастват линейно. Дори и само 25% от автомобилите на градския транспорт да са по управлението на ИИ, то това дава 9% икономии на гориво и 13% намаляване на вредните емисии. Тоест, не е необходимо осъществяването на цялостна роботизация на градския транспорт.


Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iOS и Huawei!

Абонирай се
Извести ме за
guest
0 Коментара
Отзиви
Всички коментари

Нови ревюта

Подобни новини