Năm 2014, người Mỹ gánh chịu 6.9 tỉ giờ tắc nghẽn giao thông. Trong thời gian kẹt xe, một người đi làm trung bình phải tiêu thụ thêm 19 gallon xăng. Con số này có giá trị đến 160 tỉ USD thời gian và nhiên liệu bị mất mỗi năm.
Trong nhiều thành phố lớn của Mỹ, tắc nghẽn giao thông lãng phí hơn 100 giờ mỗi năm đối với một lái xe thông thường. Tại một vị trí làm việc thông thường, đó là thời gian đủ nghỉ hai tuần rưỡi. Để giải quyết tình trạng này, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực tìm kiếm các công nghệ nhằm giảm tắc nghẽn giao thông, từ phát triển ô tô không người lái và sử dụng trí tuệ nhân tạo trong điều khiển đèn giao thông.
Những hàng dài phương tiện tại các cột đèn tín hiệu giao thông có thể sẽ được giải quyết triệt để nhờ công nghệ AI mới của các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Aston. Hệ thống AI đầu tiên của công nghệ này quét các cảnh quay video trực tiếp và điều chỉnh đèn để điều phối tại chỗ, giữ cho giao thông di chuyển ổn định và giảm tắc nghẽn.
Phương pháp này sử dụng kỹ thuật Máy học tăng cường sâu, trong đó phần mềm nhận ra khi nào hoạt động không tốt và chuyển sang cách tiếp cận mới hoặc tiếp tục cải thiện khi đang đạt được tiến bộ. Hệ thống AI vượt qua tất cả các phương pháp tiếp cận khác trong thử nghiệm, thường phụ thuộc vào quá trình chuyển pha, được thiết kế thủ công. Thời gian chuyển tín hiệu giao thông sai lệch là nguyên nhân chính gây ra tắc nghẽn.
 |
Hệ thống đèn giao thông trí tuệ nhân tạo mới học sâu duy trì sự ổn định, giảm ách tắc trong mô phỏng. Ảnh: Đại học Aston |
Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một trình mô phỏng hiện đại bằng hình ảnh thực tế (photo-realistic) giao thông, Giao thông 3D để đào tạo chương trình hệ thống AI, dạy phần mềm xử lý các tình huống giao thông trong những thời tiết khác nhau.
Khi hệ thống AI được thử nghiệm trên một giao lộ thực, sau đó hệ thống đã thích nghi với các giao lộ giao thông thực mặc dù được đào tạo hoàn toàn trên chương trình mô phỏng. Như vậy, chương trình hệ thống AI có thể có hiệu quả trong nhiều môi trường thực tế.
TS Maria Chli, chuyên gia về Khoa học Máy tính tại Đại học Aston giải thích: "Chúng tôi thiết lập đào tạo mô phỏng như một trò chơi kiểm soát giao thông. Chương trình nhận được 'phần thưởng' khi nó có được một chiếc xe qua giao lộ. Mỗi khi một chiếc xe phải chờ đợi hoặc có ùn tắc, Chương trình nhận được “khiển trách”. Hoàn toàn không có sự can thiệp từ các nhà khoa học; tất cả chỉ đơn giản là kiểm soát hệ thống khen thưởng."
Hiện nay, hình thức tự động hóa đèn giao thông chính được sử dụng tại các giao lộ phụ thuộc vào vòng cảm ứng từ tính; một sợi dây nằm trên đường và phản ứng khi xe ô tô lăn qua. Chương trình đếm kết quả và phản ứng với dữ liệu. Do chương trình AI mà nhóm nhà khoa học thuộc Đại học Aston phát triển “nhìn thấy” lưu lượng giao thông cao trước khi những chiếc xe đi qua đèn và đưa ra quyết định tức thời, chương trình phản ứng nhanh hơn và ra quyết định sớm hơn.
TS George Vogiatzis, giảng viên cao cấp Khoa học Máy tính tại Đại học Aston, cho biết: "Lý do phát triển chương trình AI dựa trên những hành vi đã học để hệ thống hiểu các tình huống chưa từng gặp phải một cách rõ ràng. Chúng tôi đã thử nghiệm chương trình với một chướng ngại vật vật lý gây ra tắc nghẽn, chứ không phải phân kỳ đèn giao thông và hệ thống vẫn hoạt động hiệu quả. Chỉ cần có một liên kết nhân quả, máy tính cuối cùng sẽ xác định được liên kết đó và đưa ra phản ứng hợp lý. Đây là một hệ thống cực kỳ mạnh mẽ.
Chương trình có thể được thiết lập ở bất kỳ giao lộ nào, thực tế hoặc mô phỏng và sẽ bắt đầu học một cách tự chủ. Có thể cài đặt hệ thống phần thưởng để khuyến khích chương trình cho phép các phương tiện khẩn cấp đi qua nhanh chóng. Nhưng chương trình luôn tự học, chứ không phải được lập trình máy móc với những hướng dẫn cụ thể.
Nhóm nghiên cứu đang lên kế hoạch bắt đầu thử nghiệm chương trình hệ thống AI điều khiển đèn giao thông trên những con đường thực sự trong năm 2022.
Dự đoán tội phạm bằng AI: Họ đã thử nghiệm, độ chính xác đến 90%
Tìm hiểu thực vật để "mở khóa" điều trị ung thư
