La inteligencia artificial ayuda a optimizar el tráfico y ahorrar combustible

Fecha:

2018-10-30 21:05:04

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En el mundo moderno de la carretera, el tráfico está regulado por medio de los signos, índices, semáforos, y así sucesivamente. Sin embargo, con un gran desarrollo autogestionados y "inteligentes" de coches necesario y es muy diferente el entorno para el control de tránsito. Los investigadores del laboratorio Nacional lawrence berkeley ofrecen a utilizar para estos fines, la inteligencia artificial. E incluso ya ha iniciado el proyecto para la implementación de lo que se pretendía. Él, como afirman los científicos, no sólo mejorará la situación del tráfico, sino que también afectará positivamente en el medio ambiente.

El Proyecto lleva el nombre de CIRCLES (congestión Impact Reduction via CAV-in-the-loop Lagrangian Energy Smoothing) y está diseñado para optimizar el tráfico. En la base de la CIRCLES es la plataforma de código abierto Flow. Ahora se puede simular y controlar el comportamiento de varios cientos de máquinas en un determinado tramo de carretera.

"Alrededor de un 30% del consumo de toda la energía sólo en estados unidos se gasta en el transporte de personas y mercancías. Y esto, como ustedes saben, contribuye a la contaminación del aire. La mitad de las emisiones a la atmósfera азотистых y compuestos de carbono, lo que representa la distancia al tráfico."

Vale la pena señalar que algunos auto, el sistema da instrucciones directas, y otros directamente a ella no la obedecen. En otras palabras, Flow puede funcionar como autodidactas, con auto y con las máquinas que ejecutan humanos.

"el Potencial de este sistema es enorme. Nuestros experimentos han demostrado que el ahorro de combustible, incluso con un pequeño porcentaje de autónomos de vehículos en la carretera puede alcanzar bastante indicadores están bien. Y podemos mejorar, mejorar el algoritmo." —, declaró uno de los autores del trabajo de alejandro Байен.

Además de la ia puede por sí mismo y aprender observando a la situación del tráfico.

"Se aprende, simplemente analizando la situación en las carreteras y, a continuación, modela las diferentes opciones de sus acciones (acelerar algún auto o frenar, abrir carriles adicionales, y así sucesivamente). Esto es similar a lo que el equipo juega al ajedrez. Por una fracción de segundo se encarga de todas las posibles opciones de carrera y selecciona la mejor y más seguro."

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