Sistemul de semafor cu inteligență artificială ar putea face din blocajele de trafic o amintire îndepărtată

Cozile lungi la semafoare ar putea fi de domeniul trecutului, datorită unui nou sistem de inteligență artificială dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Aston. Sistemul – primul de acest fel – citește în direct înregistrările camerei și adaptează luminile pentru a compensa, menținând traficul fluid și reducând aglomerația. Sistemul folosește învățarea prin consolidare profundă, în care un program înțelege când nu merge bine și încearcă un alt curs de acțiune sau continuă să se îmbunătățească atunci când progresează. La testare, sistemul a depășit semnificativ toate celelalte metode, care se bazează de obicei pe tranziții de fază proiectate manual.

În 2019, s-a estimat că aglomerația din zonele urbane ale Regatului Unit duce la pierderea medie a rezidenților din Marea Britanie de aproximativ 115 ore. O cauză majoră a congestiei este sincronizarea inadecvată a semnalelor de trafic. Cercetătorii au construit un simulator de trafic foto-realist de ultimă generație, Traffic 3D, pentru a-și antrena programul, învățându-l să gestioneze diferite scenarii de trafic și vreme. Când sistemul a fost testat pe o intersecție reală, s-a adaptat ulterior la intersecțiile de trafic reale, în ciuda faptului că a fost antrenat în întregime pe simulări. Prin urmare, ar putea fi eficient în multe setări din lumea reală. Dr. Maria Chli, cititor în Informatică la Universitatea Aston, a explicat că „au configurat acest lucru ca un joc de control al traficului. Programul primește o „recompensă” atunci când trece o mașină printr-o intersecție. De fiecare dată când o mașină trebuie să aștepte sau există un blocaj, există o recompensă negativă. De fapt, nu există nicio contribuție din partea noastră; pur și simplu controlăm sistemul de recompense.” În prezent, principala formă de automatizare a semaforului folosită la joncțiuni depinde de buclele de inducție magnetică; un fir stă pe drum și înregistrează mașinile care trec peste el. Programul numără asta și apoi reacționează la date. Deoarece AI creat de echipa Aston University „vede” volum mare de trafic înainte ca mașinile să treacă prin semafor și ia decizia atunci, este mai receptiv și poate reacționa mai rapid. Dr. George Vogiatzis, lector superior în Informatică la Universitatea Aston, spune că „motivul pentru care ne-am bazat acest program pe comportamente învățate este pentru ca acesta să poată înțelege situații pe care nu le-a mai experimentat în mod explicit înainte.

Sursa foto: Aston University

Am testat acest lucru cu o analiză fizică. obstacol care cauzează aglomerația, mai degrabă decât treptarea semaforului, iar sistemul încă a funcționat bine. Atâta timp cât există o legătură cauzală, computerul își va da seama în cele din urmă care este acea legătură. Este un sistem extrem de puternic.” Programul poate fi configurat pentru a vizualiza orice nod de trafic – real sau simulat – și va începe să învețe în mod autonom. Sistemul de recompense poate fi manipulat, de exemplu, pentru a încuraja programul să lase vehiculele de urgență să treacă rapid. Dar programul se învață întotdeauna singur, mai degrabă decât să fie programat cu instrucțiuni specifice. Cercetătorii speră să înceapă să-și testeze sistemul pe drumuri reale în acest an. Lucrarea de cercetare, Fully-Autonomous, Vision-based Traffic Signal Control: from Simulation to Reality, este prezentată la Conferința 2022 privind agenții autonomi și sistemele multi-agenți, care va avea loc virtual în această săptămână. Sursa: techxplore.com