複数の大学の研究チームが、すべての人の通勤を悩ませている交通渋滞の解決策を発見しました。衝動的な人間のように運転するのではなく、周囲に反応して交通の流れをよりスムーズにする AI トラフィック マネージャーです。
これは、先週ナッシュビルで行われた XNUMX 日間の試験からの最初の提案です。 サークルズコンソーシアム I-100 の朝の高速道路交通に、AI 搭載のクルーズ コントロール システムを搭載した 24 台の人間が操縦する車両を配備します。
CIRCLES コンソーシアムのこの実験の目標とその全体的な使命は、深層強化学習を使用して交通の流れを改善し、「ファントム ジャム」と呼ばれるもの、つまり人間の傾向以外に明らかな原因のない交通渋滞によって引き起こされる燃料消費を削減することです。ドライブ。
「運転は非常に直感的です。 前方にギャップがあれば、加速します。 誰かがブレーキをかければ、あなたは減速します。 しかし、この非常に正常な反応が、行き止まりのトラフィックとエネルギーの非効率性につながる可能性があることが判明しました」と、CIRCLES コンソーシアムの主任研究者であり、カリフォルニア大学バークレー校のアレクサンドル バイエン教授は述べています。
実験で使用された車両には、CIRCLES チームが「スピード プランナー」および「コントローラー」と呼ぶ AI アルゴリズムが搭載されていました。 どちらも、全体的な交通状況と周辺環境に関する情報を使用して、交通の流れを改善するために車両がとるべき最適な速度を決定します。
「私たちの暫定的な結果は、これらの車両が路上を走っている割合がわずかであっても、交通の全体的な挙動を効果的に変えることができることを示唆しています」とバイエン氏は述べています。
少量の AI トラフィックで大きな効果が得られる
実験中に膨大な量のデータが収集されたため、バイエン氏は、より正確な結果が得られるまでに数か月かかる可能性があると考えています。 それでも、最初の調査結果は、 より小さな実験 2016 年にカリフォルニア大学バークレー校の研究者によって実施されました。
20 年前のそのテストでは、閉鎖された円形のトラックで 40 台の車が人間のドライバーによって運転され、研究者は高速道路や交通量の多い道路と同様のパターンが見られることを指摘しました。 テストに AI 搭載車両を XNUMX 台追加すると、渋滞が緩和され、燃料使用量が XNUMX% 削減されました。
先週のテストでは、バイエンがゲームチェンジャーと表現した新しいテクノロジーが追加されました。車両は、車両間で動作を調整し、さらに先の状況に反応し、それに応じて交通影響ネットワークを調整できるようにしました。
AI 搭載車両には、テストが実施された I-24 MOTION コリドーからの地域の交通状況に関する情報も組み込まれています。このコリドーは、交通監視用の 300 個の 4K センサーを備えた高速道路のセクションです。
CIRCLES チームは、I-24 と車両センサーの両方からのデータを利用して、コンピューター シミュレーションを更新し、現実世界をよりよく反映できるようにすることを計画しています。 その一環として、車載 AI に交通をより適切に制御する方法を学習させるだけでなく、公道で社会的に受け入れられるドライバーになる方法を学習させたいと考えています。
「私たちは、人間に似ていない特定の方法で運転するように車両を訓練したいと考えていますが、社会的に完全に受け入れられないわけでもありません。 テスト期間中の私たちの大きな焦点は、ドライバーからのフィードバックに基づいて、コントローラーを毎日微調整することでした」と、CIRCLES のチーフ エンジニアで共同主任調査員のジョナサン リーは述べています。
チームは最終的に、「すべてではないにしても」多くの車両に同様のテクノロジーが導入されることを望んでいると、リー氏は述べています。 CIRCLES チームはその技術のスケーリングに取り組んでいますが、そのような技術があなたの近くの高速道路に実現できるかどうか、またいつ実現できるかを判断することはできませんでした. ®
