Các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Aston phát triển chương trình AI điều khiển đèn giao thông theo dữ liệu thời gian thực để xe cộ lưu thông trơn tru.
Hệ thống AI của Đại học Aston đọc hình ảnh từ camera thời gian thực và điều chỉnh đèn để giữ cho dòng xe lưu thông liên tục và giảm tắc nghẽn. Hệ thống này sử dụng công nghệ học tăng cường sâu, trong đó chương trình nhận thức được khi làm chưa tốt và thử cách khác hoặc tiếp tục cải tiến. Trong thử nghiệm, hệ thống cho kết quả tốt hơn hẳn mọi phương pháp khác vốn chủ yếu dựa vào người điều khiển chuyển pha đèn.
Mô phỏng giao thông ở xa lộ khi ứng dụng đèn giao thông điều khiển bằng AI. (Ảnh: Đại học Aston)
Năm 2019, ước tính tắc nghẽn giao thông ở các khu vực đô thị tại Anh khiến cư dân nước này chờ đợi mất khoảng 115 giờ, lượng nhiên liệu lãng phí và thu nhập mất đi lên tới 1.090 USD mỗi năm. Nguyên nhân chính gây tắc nghẽn là thời gian của tín hiệu đèn không phù hợp. Các nhà nghiên cứu chế tạo một mô hình giao thông hiện đại mang tên Traffic 3D để dạy chương trình của họ xử lý nhiều tình huống giao thông và thời tiết khác nhau. Khi thử nghiệm trên giao lộ thực, hệ thống tự thích nghi với các đoạn đường giao nhau dù được huấn luyện hoàn toàn dựa trên mô phỏng. Nhờ đó, nó có thể phát huy hiệu quả trong bối cảnh thực tế.
Tiến sĩ Maria Chli, nhà nghiên cứu Khoa học máy tính ở Đại học Aston, giải thích ông và cộng sự đã thiết lập mô phỏng như một trò chơi điều khiển giao thông. Chương trình nhận được “phần thưởng” khi đưa xe đi qua giao lộ. Mỗi lần xe phải chờ đợi hoặc có tắc nghẽn, chương trình sẽ bị trừ thưởng. Nhóm nghiên cứu chỉ tham gia điều khiển hệ thống thưởng.
Hiện nay, dạng đèn giao thông tự động chính sử dụng ở các giao phụ thuộc vào vòng mạch cảm ứng từ ghi nhận xe chạy qua. Chương trình đếm số lượng xe và xử lý dữ liệu. Do AI của nhóm nghiên cứu Đại học Aston “nhìn thấy” lưu lượng giao thông cao trước khi xe đi qua đèn và ra quyết định, nó có thể phản ứng mau lẹ hơn.
Chương trình có thể được thiết lập để quan sát mọi giao lộ thực tế hay mô phỏng và bắt đầu học tự động. Hệ thống thưởng có thể được điều khiển để khuyến khích chương trình giúp phương tiện khẩn cấp chạy qua nhanh hơn. Các nhà nghiên cứu hy vọng có thể bắt đầu thử nghiệm chương trình trên đường thật trong năm nay.
An Khang
(VnExpress /Theo Phys.org)
