|
20.05.2022 Система світлофорів зі штучним інтелектом усуне пробки на дорогах | |
 Довгі пробки на світлофорах можуть піти у минуле завдяки новій системі штучного інтелекту, розробленої дослідниками Астонського університету. Система, перша у своєму роді, зчитує записи з камер у реальному часі та адаптує сигнали світлофорів для підтримки руху транспорту та зменшуючи заторів. У системі використовується глибоке навчання з підкріпленням, коли програма розуміє, коли щось не виходить, і пробує інший курс дій або продовжує вдосконалюватися, коли вона досягає прогресу. При тестуванні система значно перевершила інші методи, які зазвичай покладаються на фазові переходи, розроблені вручну. Дослідники створили сучасний фотореалістичний симулятор дорожнього руху Traffic 3D, щоб навчити свою програму роботі з різними дорожніми та погодними сценаріями. Коли систему протестували на реальному перехресті, вона згодом адаптувалася до реальних транспортних розв'язок, незважаючи на те, що повністю навчалася на симуляціях. Тому вона може бути ефективною у багатьох реальних умовах. Доктор Марія Члі, викладач комп'ютерних наук в Астонському університеті, пояснила, що вони «налаштували це як гру з управління дорожнім рухом. Програма отримує "нагороду", коли машина проїжджає перехрестя. Щоразу, коли машині доводиться чекати, є негативна винагорода. Насправді ми не беремо участі у процесі, ми просто контролюємо систему винагороди». В даний час основна форма автоматизації світлофорів, яка використовується на перехрестях, залежить від індукційних магнітних петель; провід сидить на дорозі і реєструє автомобілі, що проїжджають по ній. Програма вважає це, а потім реагує на дані. Оскільки штучний інтелект, створений командою Університету Астон, «бачить» великий обсяг трафіку до того, як автомобілі проїжджають через світлофор, і ухвалює рішення. ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: ВПС США успішно випробували прототип гіперзвукової ракети, досягнувши швидкості 5 Маха - Доктор Джордж Вогіацис, старший викладач комп'ютерних наук в Астонському університеті, каже, що «причина, через яку ми створили цю програму на вивченій поведінці, полягає в тому, що вона може розуміти ситуації, з якими вона раніше явно не стикалася, ми перевірили це на фізичний досвід. Поки існує причинно-наслідковий зв'язок, комп'ютер зрештою з'ясує, що це за зв'язок. Це надзвичайно потужна система». Програму можна налаштувати для перегляду будь-якої транспортної розв'язки – реальної чи змодельованої – і вона почне навчатись автономно. Системою винагороди можна маніпулювати, наприклад, щоб спонукати програму швидко пропускати машини швидкої допомоги. Але програма завжди навчається сама, а чи не запрограмована конкретними інструкціями. Схожі матеріали: | |
|
| Всього коментарів: 0 | |
|
СВІЖІ ПУБЛІКАЦІЇ
|
|
|