Исследование предполагает, что круиз-контроль с искусственным интеллектом может ликвидировать пробки, исключая фактор «интуиции».

Исследовательская группа из нескольких университетов нашла решение проблемы пробок, которые досаждают всем, кто ездит на работу: ИИ-менеджеры трафика, которые вместо того, чтобы вести машину как импульсивные люди, реагируют на свое окружение, чтобы сделать движение более плавным.

Это первоначальное предположение пятидневного испытания, которое состоялось в Нэшвилле на прошлой неделе, в котором приняли участие исследователи из КРУГИ Консорциум развернуть 100 автомобилей, управляемых человеком, с системами круиз-контроля на базе ИИ в утреннем движении по шоссе I-24.

Цель консорциума CIRCLES в этом эксперименте и его общая миссия состоит в том, чтобы использовать глубокое обучение с подкреплением для улучшения транспортного потока и снижения расхода топлива, вызванного тем, что он называет «фантомными пробками» или замедлением движения, которые не имеют очевидной причины, кроме того, что люди склонны водить машину.

«Вождение очень интуитивное. Если перед вами разрыв, вы ускоряетесь. Если кто-то тормозит, вы замедляетесь. Но оказывается, что эта очень нормальная реакция может привести к остановке движения и неэффективному использованию энергии», — сказал главный исследователь Консорциума CIRCLES и профессор Калифорнийского университета в Беркли Александр Байен.

Транспортные средства, использованные в эксперименте, были оснащены алгоритмами искусственного интеллекта, которые команда CIRCLES называет «планировщиками скорости» и «контроллерами». Оба они используют информацию об общих условиях движения и ближайшем окружении, чтобы определить наилучшую скорость для транспортного средства, чтобы улучшить транспортный поток. 

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

Небольшой трафик ИИ может иметь большое значение

Байен считает, что из-за огромного объема данных, собранных в ходе эксперимента, на получение более точного результата могут уйти месяцы. Тем не менее, первоначальные выводы, по-видимому, подтверждают меньший эксперимент выполненное исследователями Калифорнийского университета в Беркли в 2016 году.

В этом тесте шесть лет назад 20 автомобилей на замкнутой круговой трассе управлялись водителями-людьми, и 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%. 

Тест на прошлой неделе добавил некоторые новые технологии, которые превратили их в то, что Байен назвал переломным моментом: транспортные средства координировали действия между собой, позволяя им реагировать на условия впереди и соответствующим образом координировать свою сеть влияния на движение. 

Транспортные средства с искусственным интеллектом также включают информацию о местных условиях движения из коридора I-24 MOTION, где проводился тест, который представляет собой участок шоссе, оснащенный 300 датчиками 4K для мониторинга движения. 

Вооружившись данными как I-24, так и датчиков транспортных средств, команда CIRCLES планирует обновить свои компьютерные симуляции, чтобы помочь им лучше отражать реальный мир. В рамках этого они хотят, чтобы их бортовой ИИ научился не только лучше контролировать движение, но и научился быть социально приемлемым водителем на дорогах общего пользования.

«Мы хотим научить наши автомобили водить особым образом, который не похож на человеческий, но и не является полностью социально неприемлемым. В течение тестовой недели мы уделяли большое внимание ежедневным настройкам наших контроллеров на основе отзывов наших водителей», — сказал главный инженер CIRCLES и один из главных исследователей Джонатан Ли. 

В конечном итоге команда хочет, чтобы аналогичная технология была развернута во многих, «если не во всех, транспортных средствах», — сказал Ли. Команда CIRCLES работает над масштабированием своей технологии, но мы не смогли определить, сможет ли такая технология появиться на ближайшей к вам дороге, и если да, то когда. ®