Nghiên cứu cho thấy kiểm soát hành trình AI có thể giải quyết tắc đường bằng cách loại bỏ yếu tố 'trực giác'

Một nhóm nghiên cứu của nhiều trường đại học đã khám phá ra giải pháp cho tình trạng tắc đường đang cản trở hành trình của mọi người: AI quản lý giao thông, thay vì lái xe như con người bốc đồng, sẽ phản ứng với môi trường xung quanh để giúp giao thông lưu thông suôn sẻ hơn.

Đó là gợi ý ban đầu từ một cuộc thử nghiệm kéo dài XNUMX ngày diễn ra ở Nashville vào tuần trước với sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ Tập đoàn CIRCLES triển khai 100 phương tiện do con người điều khiển có hệ thống kiểm soát hành trình do AI cung cấp trong giao thông đường cao tốc buổi sáng trên I-24.

Mục tiêu của CIRCLES Consortium với thử nghiệm và sứ mệnh tổng thể của nó là sử dụng phương pháp học tăng cường sâu để cải thiện lưu lượng giao thông và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu gây ra bởi cái mà họ gọi là “kẹt xe ma” hoặc tình trạng giao thông chậm lại mà không có nguyên nhân rõ ràng nào khác ngoài cách con người có xu hướng lái xe.

“Lái xe rất trực quan. Nếu có một khoảng trống trước mặt bạn, bạn tăng tốc. Nếu ai đó phanh, bạn giảm tốc độ. Nhưng hóa ra phản ứng rất bình thường này lại có thể dẫn đến tình trạng giao thông dừng và đi và sử dụng năng lượng kém hiệu quả,” Điều tra viên chính của CIRCLES Consortium và giáo sư Alexandre Bayen của UC Berkeley cho biết.

Các phương tiện được sử dụng trong thử nghiệm được trang bị thuật toán AI mà nhóm CIRCLES gọi là “người lập kế hoạch tốc độ” và “bộ điều khiển”. Cả hai đều sử dụng thông tin về điều kiện giao thông tổng thể và môi trường xung quanh ngay lập tức để xác định tốc độ tốt nhất cho phương tiện để cải thiện lưu lượng giao thông. 

Bayen cho biết: “Kết quả sơ bộ của chúng tôi cho thấy rằng, ngay cả với một tỷ lệ nhỏ các phương tiện này trên đường, chúng tôi có thể thay đổi hành vi giao thông tổng thể một cách hiệu quả. 

Một chút lưu lượng truy cập AI có thể đi một chặng đường dài

Do khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập trong suốt quá trình thử nghiệm, Bayen tin rằng có thể mất vài tháng để có được kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, những phát hiện ban đầu dường như hỗ trợ một thí nghiệm nhỏ hơn được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu của UC Berkeley vào năm 2016.

Trong thử nghiệm đó sáu năm trước, 20 ô tô trên một đường vòng kín do người lái điều khiển và các nhà nghiên cứu đã ghi nhận sự xuất hiện của các mẫu tương tự như trên đường cao tốc và đường đông đúc. Việc thêm một phương tiện được trang bị AI vào thử nghiệm đã giảm tắc nghẽn và dẫn đến giảm 40% mức sử dụng nhiên liệu. 

Cuộc thử nghiệm tuần trước đã bổ sung một số công nghệ mới khiến nó trở thành thứ mà Bayen mô tả là công cụ thay đổi cuộc chơi: các phương tiện phối hợp hành động với nhau, cho phép chúng phản ứng với các điều kiện xa hơn phía trước và điều phối mạng lưới ảnh hưởng giao thông của chúng một cách phù hợp. 

Các phương tiện hỗ trợ AI cũng kết hợp thông tin về điều kiện giao thông địa phương từ hành lang I-24 MOTION nơi thử nghiệm được thực hiện, là một đoạn đường cao tốc được trang bị 300 cảm biến 4K để giám sát giao thông. 

Được trang bị dữ liệu từ cả I-24 và các cảm biến trên xe, nhóm CIRCLES dự định cập nhật các mô phỏng trên máy tính của họ để giúp chúng phản ánh thế giới thực tốt hơn. Là một phần trong đó, họ muốn AI tích hợp của mình học cách không chỉ kiểm soát giao thông tốt hơn mà còn học cách trở thành người lái xe được xã hội chấp nhận trên đường công cộng.

“Chúng tôi muốn huấn luyện các phương tiện của mình lái theo một cách cụ thể không giống con người, nhưng cũng không hoàn toàn không thể chấp nhận được về mặt xã hội. Một trọng tâm lớn đối với chúng tôi trong tuần thử nghiệm là thực hiện các điều chỉnh hàng ngày cho bộ điều khiển của chúng tôi dựa trên phản hồi từ các tài xế của chúng tôi,” kỹ sư trưởng và đồng điều tra viên chính của CIRCLES, Jonathan Lee cho biết. 

Cuối cùng, nhóm muốn thấy công nghệ tương tự được triển khai trên nhiều phương tiện, “nếu không muốn nói là tất cả,” Lee nói. Nhóm CIRCLES đang làm việc để mở rộng quy mô công nghệ của mình, nhưng chúng tôi không thể xác định liệu công nghệ đó có thể xuất hiện trên đường cao tốc gần bạn hay không hoặc khi nào. ®