新型人工智能交通信號系統“查看”真實(shí)或模擬的交通路口路況

英國阿斯頓大學(xué)近日發(fā)布的一項研究顯示，由該校研發(fā)團隊開(kāi)發(fā)的一種新型人工智能交通信號系統可通過(guò)深度強化自主學(xué)習，快速調整交通信號燈的反應，從而減少擁堵。

研究公報說(shuō)，低效的交通信號控制是城市擁堵的主要原因之一。目前交通信號自動(dòng)化主要依賴(lài)于磁感應回路，鋪設在道路上的電線(xiàn)記錄經(jīng)過(guò)的汽車(chē)，系統進(jìn)行計數，做出反饋。而由阿斯頓大學(xué)團隊開(kāi)發(fā)的人工智能系統在汽車(chē)通過(guò)交通信號之前就能“看到”擁堵的路況并做出調整交通信號的決定，因此反應更快。

公報說(shuō)，研究人員首先構建了一種先進(jìn)的交通模擬器來(lái)訓練他們的人工智能系統，讓其學(xué)習處理不同的交通狀況和天氣情況，隨后在真實(shí)的交叉路口測試，發(fā)現該系統也能適應真實(shí)的路況。

研究參與者、阿斯頓大學(xué)的瑪麗亞·克莉博士介紹，研究人員將此人工智能系統設置成一種交通控制游戲。當系統讓汽車(chē)順利通過(guò)一個(gè)路口時(shí)，它會(huì )獲得“獎勵”;每次汽車(chē)必須等待或出現堵塞時(shí)，則會(huì )得到負面反饋。研究人員無(wú)須輸入編程指令，只需控制獎勵機制。

公報說(shuō)，該系統使用了深度強化學(xué)習技術(shù)，它可以“查看”任何真實(shí)或模擬的交通路口路況，并開(kāi)始自主學(xué)習。在當前系統表現欠佳時(shí)，它能夠“理解”并嘗試使用不同的行動(dòng)方案或者改進(jìn)方案。研究團隊希望今年年內將該系統投入真實(shí)道路測試。

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