A jelenlegi módszerek egyáltalán nem tökéletesek, amit jól bizonyítanak a nagyvárosi dugók.

Német kutatók megállapították, hogy a közlekedési lámpák mesterséges intelligenciával való felszerelése segíthet csökkenteni a járművezetők által a kereszteződésekben töltött időt.

A közlekedési lámpák általában indukciós hurokérzékelőkkel vagy infravörös érzékelőkkel vannak összehangolva, amelyeket vagy az utakba építenek be, vagy a közlekedési lámpák tetején helyeznek el a járművek jelenlétének érzékelésére. Amikor az érzékelők azt észlelik, hogy a járművek sorban állnak, magának a jelzőberendezésnek a módosítását indítják el, amely lehetővé teszi, hogy ezek a járművek áthaladjanak. A jelzések előre meghatározott menetrendek alapján is befolyásolhatók, amelyek a forgalom áramlásán és igényein alapulnak bizonyos időszakokban, például csúcsidőben.

A jelenlegi módszerek azonban nem tökéletesek, amit jól bizonyítanak a nagyvárosi dugók. Ezért a német szövetségi közlekedési és digitális infrastruktúráért felelős minisztérium által finanszírozott KI4LSA projekt olyan mesterséges intelligencia-technológia formájában keresi a megoldást, amely párosítható a meglévő közlekedési lámparendszerekkel.

A Fraunhofer Intézet, a KI4LSA számos partnerszervezetének egyike, segített elindítani a projektet azzal, hogy radarérzékelőket és nagyfelbontású kamerákat telepített Lemgo városának egy forgalmas kereszteződésében. Ezek az eszközök rögzítették, hogy hány járműnek kellett várakoznia a lámpaváltásra, mennyi ideig vártak, és milyen átlagsebességgel haladtak át a kereszteződésen az egyes járművek, amikor a kereszteződéshez érkeztek. Ezeket az információkat betáplálták egy gépi tanuláson alapuló számítógépes algoritmusba, amely ezután különböző közlekedési lámpamintákat generált, hogy meghatározza, melyek azok, amelyek hatékonyan csökkentik a várakozási időt.

A legjobb változatoknál ezek a mesterséges intelligencia által vezérelt minták 10-15 százalékkal voltak képesek javítani a forgalmi helyzeten, bár a kutatók még tesztelik, hogy az algoritmus előrejelzései teljes mértékben megfelelnek-e a valós körülményeknek. A projektben részt vevők a következő hónapokban tesztelik az algoritmus futtatását a vizsgálat helyszínéül szolgáló lemgói kereszteződésben, így a Fraunhofer szükség szerint módosíthatja a rendszert. Az intézet ezzel párhuzamosan részt vesz egy hasonló, KI4PED nevű projektben, amely a gyalogosok közlekedési igényeire összpontosít, és az AI-képességeket a LIDAR-érzékelők adataival együtt használja.

Forrás: Computerworld