Künstliche Intelligenz hilft, Verkehr zu optimieren und Kraftstoff zu sparen

Datum:

2018-10-30 20:30:08

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Künstliche Intelligenz hilft, Verkehr zu optimieren und Kraftstoff zu sparen Source:

In der heutigen Welt der KFZ-Verkehr wird mittels Zeichen, Wegweiser, Ampeln und so weiter. Allerdings mit mehr und der Entwicklung von selbstverwalteten und «intelligente» Autos müssen und eine ganz andere Umgebung für die überwachung des Verkehrs. Forscher von der National Laboratory Lawrence Berkeley bieten für diesen Zweck verwenden künstliche Intelligenz. Und sogar bereits angefangen das Projekt für die Realisierung. Er, nach Ansicht der Wissenschaftler, verbessert nicht nur die Verkehrssituation, sondern auch einen positiven Einfluss auf die Umwelt.

Das Projekt trägt den Titel CIRCLES (Congestion Impact Reduction via CAV-in-the-loop Lagrangian Energy Smoothing) und dient zur Optimierung des Straßenverkehrs. In der Basis CIRCLES ist die Plattform mit Open-Source-Flow. Bereits jetzt kann es zu simulieren und Steuern das Verhalten von mehreren hundert Autos auf einer bestimmten Strecke.

«Etwa 30% des gesamten Energie nur in den USA raus auf die Beförderung von Personen und Gütern. Und das, wie Sie wissen, trägt zur Verschmutzung der Luft. Dabei ist die Hälfte der Emissionen in die Atmosphäre und stickstoffhaltigen Kohlenstoffverbindungen entfallen auf den Straßenverkehr.»

Es ist erwähnenswert, dass einige Auto-gibt direkte Hinweise, während andere Ihr nicht direkt unterstehen. Mit anderen Worten: Flow kann sowohl mit dem Auto selbst verabreicht, als auch mit Maschinen unter der Leitung einer Person.

«das Potenzial des Systems ist einfach riesig. Unsere Experimente haben gezeigt, dass der Kraftstoffverbrauch sogar bei einem kleinen Prozentsatz der autonomen Fahrzeuge auf der Straße erreichen kann ganz gut Indikatoren. Und wir können Sie verbessern, die Verbesserung der Algorithmus.» — sagte einer der Autoren der Arbeit Alexander Байен.

Abgesehen von dieser KI kann und selbst zu lernen, durch die Beobachtung der Verkehrssituation.

«Er lernt einfach durch die Analyse der Situation auf den Straßen, und dann modelliert Vielzahl von Optionen für Ihre Aktionen (beschleunigen irgendwelche Auto oder zu verlangsamen, können Sie zusätzliche Fahrspuren und so weiter). Es ist so, wie ein Computer spielt Schach. Er für den Bruchteil einer Sekunde erwägt alle möglichen Varianten des Vektors und wählt die beste und sicherste.»

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