Алгоритм, благодаря которому вам больше никогда не придется стоять на красном свете: исследователи представили интеллектуальную систему управления дорожным движением — систему солнечных светофоров.

Traffic jams have become an important part of every driver's day.
Especially big cities.
Now, researchers say they have funded a better way to control the lights.
The new system can greatly reduce the time when drivers are trapped.
And carbon emissions caused by red lights.
What we are doing is developing algorithms that allow the main transport agencies to use high
The Massachusetts Institute of Technology, which leads the study, says Carolina Osorio, a traffic-solving model that addresses optimization problems.
In two new research papers, her team described a method of combining vehicles
Less accurate horizontal data
But more comprehensivecity-
Level data on traffic patterns to generate better information than the current system provides.
Researchers say they typically optimize travel time along selected major arteries, but are not mature enough to take into account complex interactions between all streets of the city.
In addition, the current model does not evaluate the combination of vehicles on the road at a given time
As a result, they cannot predict how changes in traffic flow will affect overall fuel use and emissions.
For their test case, Osorio and co-author Kanchana Nanduri used a traffic simulation in Lausanne, Switzerland, to simulate the behavior of thousands of vehicles per day, each of which
The model even explains how driving behavior can change every day: for example, a change in signal patterns slows down a given route, which can cause people to choose alternative routes in the next few days.
For such complex models, we have been lacking algorithms to show how to use them to decide how to change the mode of traffic lights, says Osorio.
"We came up with a solution that could improve travel time throughout the city.
В случае Лозанны это требует моделирования 17 ключевых перекрестков и 12 000 транспортных средств.
Помимо оптимизации времени в пути, новая модель также содержит конкретную информацию о расходе топлива и выбросах транспортных средств, от мотоциклов до автобусов, отражающую фактическое смешение транспортных средств в городском трафике.
Осорио сказал, что данные должны быть очень подробными, не только общие данные по команде, но и данные по команде на конкретный момент времени.
«На основе этой подробной информации мы можем разработать транспортный план, который позволит повысить эффективность работы городских учреждений в масштабах всего города на практике».
В настоящее время команда работает над проектом в Манхэттене и других местах, чтобы проверить потенциал системы для крупных предприятий.
Управление масштабированием сигнала.
В будущем, помимо регулирования работы светофоров, это моделирование можно будет использовать для оптимизации других решений в области планирования, таких как выбор оптимального места для размещения кареты или велосипеда.
Центры совместного использования, говорит Осорио.