अध्ययन से पता चलता है कि एआई क्रूज नियंत्रण 'अंतर्ज्ञान' कारक को काटकर ट्रैफिक जाम को मार सकता है

एक बहु-विश्वविद्यालय अनुसंधान टीम ने हर किसी के आवागमन को परेशान करने वाले ट्रैफिक जाम का समाधान खोजा है: एआई ट्रैफिक प्रबंधक, जो आवेगी इंसानों की तरह गाड़ी चलाने के बजाय, ट्रैफिक प्रवाह को और अधिक सुचारू बनाने के लिए अपने परिवेश पर प्रतिक्रिया करते हैं।

यह पिछले सप्ताह नैशविले में हुए पांच दिवसीय परीक्षण का प्रारंभिक सुझाव है, जिसमें शोधकर्ताओं ने भाग लिया था सर्किल कंसोर्टियम I-100 पर सुबह के राजमार्ग यातायात में AI-संचालित क्रूज़ नियंत्रण प्रणाली के साथ 24 मानव-चालित वाहन तैनात करें।

प्रयोग के साथ CIRCLES कंसोर्टियम का लक्ष्य, और इसका समग्र मिशन, ट्रैफ़िक प्रवाह को बेहतर बनाने और "फैंटम जाम" या ट्रैफ़िक मंदी के कारण होने वाली ईंधन की खपत को कम करने के लिए गहन सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करना है, जिसका कोई स्पष्ट कारण नहीं है, सिवाय इसके कि मनुष्य कैसे ऐसा करते हैं। गाड़ी चलाना।

“ड्राइविंग बहुत सहज है। यदि आपके सामने कोई गैप है, तो आप गति बढ़ा दें। यदि कोई ब्रेक लगाता है तो आप धीमे हो जाते हैं। लेकिन यह पता चला है कि यह बहुत ही सामान्य प्रतिक्रिया यातायात को रोकने और जाने और ऊर्जा अक्षमता का कारण बन सकती है, ”सर्कल्स कंसोर्टियम के प्रधान अन्वेषक और यूसी बर्कले के प्रोफेसर एलेक्जेंडर बायेन ने कहा।

प्रयोग में इस्तेमाल किए गए वाहन एआई एल्गोरिदम से लैस थे जिन्हें CIRCLES टीम "स्पीड प्लानर" और "कंट्रोलर" कहती है। ये दोनों ट्रैफ़िक प्रवाह को बेहतर बनाने के लिए वाहन की सर्वोत्तम गति निर्धारित करने के लिए समग्र ट्रैफ़िक स्थितियों और तत्काल परिवेश के बारे में जानकारी का उपयोग करते हैं। 

बेयेन ने कहा, "हमारे प्रारंभिक नतीजे बताते हैं कि सड़क पर इन वाहनों के एक छोटे से हिस्से के साथ भी, हम यातायात के समग्र व्यवहार को प्रभावी ढंग से बदल सकते हैं।" 

थोड़ा सा AI ट्रैफ़िक बहुत आगे तक जा सकता है

प्रयोग के दौरान एकत्र किए गए डेटा की विशाल मात्रा के कारण, बेयेन का मानना ​​है कि अधिक सटीक परिणाम प्राप्त करने में कई महीने लग सकते हैं। फिर भी, प्रारंभिक निष्कर्ष इसका समर्थन करते प्रतीत होते हैं छोटा प्रयोग 2016 में यूसी बर्कले शोधकर्ताओं द्वारा प्रदर्शन किया गया।

छह साल पहले उस परीक्षण में, एक बंद गोलाकार ट्रैक पर 20 कारों को मानव चालकों द्वारा चलाया गया था, और शोधकर्ताओं ने राजमार्गों और व्यस्त सड़कों पर समान पैटर्न की उपस्थिति देखी। परीक्षण में एक एआई-सुसज्जित वाहन जोड़ने से भीड़ कम हो गई और ईंधन के उपयोग में 40% की कमी आई। 

पिछले सप्ताह के परीक्षण में कुछ नई तकनीकें जोड़ी गईं, जिससे बेयेन ने इसे गेम चेंजर के रूप में वर्णित किया: वाहनों ने आपस में कार्यों का समन्वय किया, जिससे उन्हें आगे की स्थितियों पर प्रतिक्रिया करने और तदनुसार अपने यातायात प्रभाव नेटवर्क को समन्वयित करने की अनुमति मिली। 

एआई-संचालित वाहन I-24 मोशन कॉरिडोर से स्थानीय यातायात स्थितियों के बारे में जानकारी भी शामिल करते हैं जहां परीक्षण किया गया था, जो यातायात निगरानी के लिए 300 4K सेंसर से सुसज्जित राजमार्ग का एक खंड है। 

I-24 और वाहन सेंसर दोनों के डेटा से लैस, CIRCLES टीम वास्तविक दुनिया को बेहतर ढंग से प्रतिबिंबित करने में मदद करने के लिए अपने कंप्यूटर सिमुलेशन को अपडेट करने की योजना बना रही है। इसके एक हिस्से के रूप में, वे चाहते हैं कि उनका ऑनबोर्ड एआई न केवल यातायात को बेहतर ढंग से नियंत्रित करना सीखे, बल्कि सार्वजनिक सड़कों पर सामाजिक रूप से स्वीकार्य ड्राइवर बनना भी सीखे।

“हम अपने वाहनों को एक विशिष्ट तरीके से चलाने के लिए प्रशिक्षित करना चाहते हैं जो मानव-जैसा नहीं है, लेकिन पूरी तरह से सामाजिक रूप से अस्वीकार्य भी नहीं है। परीक्षण सप्ताह के दौरान हमारे लिए एक बड़ा फोकस हमारे ड्राइवरों से मिले फीडबैक के आधार पर हमारे नियंत्रकों में दैनिक बदलाव करना था, ”सर्कल्स के मुख्य अभियंता और सह-प्रमुख अन्वेषक जोनाथन ली ने कहा। 

ली ने कहा, आखिरकार टीम "सभी नहीं तो कई वाहनों" में इसी तरह की तकनीक को तैनात होते देखना चाहती है। CIRCLES टीम अपनी तकनीक को बढ़ाने पर काम कर रही है, लेकिन हम यह निर्धारित करने में सक्षम नहीं थे कि क्या, या कब, ऐसी तकनीक इसे आपके नजदीकी राजमार्ग तक बना सकती है। ®