Исследование: ИИ в автомобилях способен предотвратить пробки

Группа исследователей выяснила, что круиз-контроль с искусственным интеллектом поможет избавиться от пробок.

Massive traffic experiment pits machine learning against ‘phantom’ jamshttps://t.co/FMarmvwy9T

— UC Berkeley (@UCBerkeley) November 22, 2022

В пятидневном эксперименте на трассе I-24 в Нашвилле (Теннеси, США) приняли участие 100 управляемых человеком автомобилей. Каждый из них оснастили системой круиз-контроля с искусственным интеллектом.

Команда применила два алгоритма: «планировщик скорости» и «контроллер». Оба они используют информацию об общих условиях движения и ближайшем окружении, чтобы определить наилучшую скорость.

Автомобили с искусственным интеллектом также учитывают информацию о местных условиях движения из коридора I-24 MOTION, где проводился тест. Этот участок шоссе оснащен 300 датчиками и 4K-камерами.

«Наши предварительные результаты показывают, что даже с небольшой долей этих транспортных средств на дороге мы можем эффективно изменить общее поведение транспорта», — сказал автор исследования Александр Байен.

По его словам, основная проблема «фантомных пробок» — привычки людей управлять машиной.

«Вождение очень интуитивное. Если перед вами разрыв, вы ускоряетесь. Если кто-то тормозит, вы замедляетесь», — сказал Байен.

Ученый считает, что использование глубокого обучения с подкреплением может улучшить транспортный поток и снизить расход топлива.

Предварительные результаты подтвердили небольшой эксперимент, проведенный исследователями Калифорнийского университета в Беркли в 2016 году.

Тогда в испытании приняли участие 20 автомобилей под управлением людей на замкнутой круговой трассе. Исследователи отметили появление паттернов, аналогичных тем, что наблюдаются на шоссе и дорогах с интенсивным движением.

Добавление к тесту одного автомобиля с искусственным интеллектом уменьшило заторы и привело к сокращению расхода топлива на 40%.

Во время нового испытания исследователи добавили несколько новых технологий. Благодаря им транспортные средства координировали действия между собой, позволяя им реагировать на окружающие условия.

Объединив данные с машин и трассы, команда CIRCLES планирует обновить компьютерные симуляции, чтобы помочь им лучше отражать реальный мир.

«Мы хотим научить ИИ управлять автомобилями особым способом, который не похож на человеческий, а также сделать его социально приемлемым. Большое внимание в течение тестовой недели мы уделяли ежедневным настройкам контроллеров на основе отзывов водителей», — сказал главный инженер CIRCLES и один из исследователей Джонатан Ли.

Команда надеется, что в будущем их подход интегрируют в большинстве транспортных средств. Ученые уже работают над масштабированием технологии.

Однако Байен считает, что из-за огромного объема данных, собранных в ходе испытаний, на получение более точного результата могут уйти месяцы.

Напомним, в ноябре Waymo научила робомобили создавать карты погоды в режиме реального времени для улучшения услуг такси.

В октябре японские исследователи оснастили беспилотники «глазами».

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!