อัลกอริทึมที่อาจทำให้คุณไม่ต้องติดไฟแดงอีกต่อไป: นักวิจัยเผยระบบจราจรอัจฉริยะ - ระบบไฟจราจรพลังงานแสงอาทิตย์

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.
ในกรณีของเมืองโลซานน์ จำเป็นต้องจำลองทางแยกสำคัญ 17 แห่ง และยานพาหนะ 12,000 คัน
นอกจากจะช่วยปรับเวลาในการเดินทางให้เหมาะสมแล้ว โมเดลใหม่นี้ยังประกอบด้วยข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษของยานพาหนะตั้งแต่รถจักรยานยนต์ไปจนถึงรถโดยสาร ซึ่งสะท้อนถึงการผสมผสานของยานพาหนะในสภาพการจราจรในเมืองอย่างแท้จริง
โอโซริโอกล่าวว่า ข้อมูลจำเป็นต้องมีรายละเอียดมาก ไม่ใช่แค่ข้อมูลโดยรวมของทีมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลของทีมในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งด้วย
"จากข้อมูลโดยละเอียดนี้ เราสามารถพัฒนาแผนการขนส่งเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในระดับเมืองได้อย่างเป็นรูปธรรมสำหรับหน่วยงานในเมือง"
ขณะนี้ทีมงานกำลังดำเนินโครงการในแมนฮัตตันและพื้นที่อื่นๆ เพื่อทดสอบศักยภาพของระบบสำหรับธุรกิจขนาดใหญ่
การควบคุมสัญญาณมาตราส่วน
ในอนาคต นอกจากจะใช้สำหรับการตั้งเวลาสัญญาณไฟจราจรแล้ว การจำลองนี้ยังสามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจวางแผนด้านอื่นๆ ได้อีกด้วย เช่น การเลือกตำแหน่งที่ดีที่สุดสำหรับรถยนต์หรือจักรยาน
โอโซริโอกล่าวว่า เป็นศูนย์แบ่งปัน