Aston Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen yeni bir yapay zeka sistemi sayesinde trafik ışıklarında uzun kuyruklar geçmişte kaldı.
Türünün ilk örneği olan sistem, canlı kamera görüntülerini okur ve ışıkları telafi edecek şekilde uyarlayarak trafiğin akmasını sağlar ve tıkanıklığı azaltır.
Sistem, bir programın iyi gitmediğini anladığı ve farklı bir eylem planı denediği veya ilerleme kaydettiğinde gelişmeye devam ettiği derin pekiştirmeli öğrenmeyi kullanır. Testte sistem, tipik olarak manuel olarak tasarlanmış faz geçişlerine dayanan diğer tüm yöntemlerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.
2019’da, Birleşik Krallık’ın kentsel bölgelerindeki sıkışıklığın, ortalama bir Birleşik Krallık sakininin her yıl yaklaşık 115 saat zaman kaybetmesine – ve yakıt israfında 894 sterlin gelir kaybına – yol açtığı tahmin ediliyordu. Tıkanıklığın önemli bir nedeni, yetersiz trafik sinyali zamanlamalarıdır. Araştırmacılar, programlarını eğitmek ve ona farklı trafik ve hava durumu senaryolarını ele almayı öğretmek için son teknoloji bir foto-gerçekçi trafik simülatörü olan Traffic 3D’yi oluşturdular. Sistem gerçek bir kavşakta test edildiğinde, tamamen simülasyonlarla eğitilmiş olmasına rağmen, daha sonra gerçek trafik kavşaklarına uyarlandı.
Aston Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri bölümünden Dr. Maria Chli, “bunu bir trafik kontrol oyunu olarak kurduklarını” açıkladı. Program, bir kavşaktan bir araba geçtiğinde bir “ödül” alır. Bir arabanın her beklemesi gerektiğinde ya da bir tıkanıklık var, olumsuz bir ödül var.
