Senki sem szeret dugóban ácsorogni, hiszen kevés ennél idegtépőbb dologgal találkozunk az életben, nem beszélve arról, hogy ezzel feleslegesen pazaroljuk az üzemanyagot és eresztjük ki a külvilágba a klímaváltozást súlyosbító gázokat. Persze, a modern autóknál már jelentősen korlátozták az emissziót, illetve a Start/Stop automatika is jól jön a délutáni csúcsforgalomban, de mennyivel jobb lenne, ha ez a bosszantó jelenség örökre eltűnhetne az életünkből.
A bostoni MIT kutatói ezzel kísérleteztek, önvezető autók bevonásával - írja a Science Daily. Idősebb olvasóink még emlékezhetnek rá, amikor a közutak mellé kihelyezett elektronikus táblák mutatták, hogy mekkora sebességgel kell megérkezni a következő lámpás kereszteződéshez, hogy elérjük a zöldet, de vannak olyan nagyvárosaink is, ahol a jelzőlámpák mellett másodperc alapú számláló mutatja, meddig tart még a zöld jelzés, vagy mikor lesz vége a pirosnak.
A forgalmi dugók óriási környezeti terhelést és pazarlást jelentenek (Fotó: Unsplash/Jacek Dylag)
Az amerikai egyetem kutatói azt vizsgálták, hogy az önvezető autók hogyan tudják úgy szabályozni a sebességüket, hogy gyakorlatilag egyszer se kelljen megállniuk, hanem folyamatosan képesek legyenek fenntartani a forgalom ritmusát. Ehhez mesterséges intelligenciát és gépi tanulást alkalmaztak, egy önvezető autóflotta mozgásának szimulációja közben.
Azt találták, hogy a módszer hatékonyan képes csökkenteni az üzemanyagfogyasztást és az emissziót, miközben még növeli is a járművek átlagsebességét. A megoldás akkor a leghatékonyabb, ha a közlekedésben csak önvezető autók vesznek részt, de a vizsgálat rámutatott, hogy már akkor komoly eredményeket lehet elérni, ha az összes járműnek csak a negyede használ önvezető technológiát.
Senkinek az élete nem lesz jobb attól, ha a dugóban ücsörög. A klímacélok elérése mellett a módszerünk jelentősen tudja javítani az autósok életminőségét, ráadásul, ehhez nincs szükség bonyolult fejlesztésekre sem
- mutatott rá a kutatásban részt vevő Cathy Wu.
Már kevés önvezető autóval is komoly javulást lehet elérni (Fotó: MIT)
Bár autózás közben nem gondolunk bele, de egy jelzőlámpás kereszteződés rengeteg összetett forgalmi helyzetet eredményezhet, függően a sávok számától, a jelzőlámpák beállításaitól, a közlekedő autók számától és sebességétől vagy épp a gyalogosok és kerékpárosok jelenlététől.
A korábbi kutatások során jellemzően matematikai modellezéssel próbálták feldolgozni a hasonló helyzeteket, amelyek eredményei ugyan papíron jól néznek ki, de a valóság ennél sokkal komplikáltabb lehet. Az MIT kutatói ezért úgynevezett modellmentes technológiát próbáltak ki: megerősítéses tanulást alkalmaztak az önvezető autókat vezérlő mesterséges intelligenciáknál. Ez azt jelenti, hogy az algoritmusok különféle megoldásokat kezdtek próbálgatni, ha pedig hibát észleltek, más módszerrel kezdtek próbálkozni. A kutatók pozitív megerősítéssel "jutalmazták" a rendszert, ha jól oldott meg egy-egy feladatot, de a mesterséges intelligencia "büntetést" kapott, ha az általa vezérelt autó megállt, így ezt igyekezett a későbbiekben elkerülni.
A feladat komplexitását jól mutatja, hogy a kutatók azt a stratégiát próbálták megtalálni, amely csökkenti a fogyasztást, de az utazással töltött időt is.
Az idő csökkentése érdekében az autónak gyorsan kell mennie, de az emisszió csökkentéséhez pedig épp az alacsonyabb sebességre van szükség. Egy ilyen, ellentmondó felállás nagyon össze tud zavarni egy neurális hálózatot
- magyarázta Wu.
A jövő városaiból eltűnhet a csúcsforgalom réme (Fotó: MIT)
A szimuláció során az algoritmusok módosításával a kutatóknak sikerült elérni, hogy az önvezető flotta autói úgy módosítsák a sebességüket, hogy egyáltalán ne kelljen állóra fékezniük. Az autók és a jelzőlámpák is kommunikáltak egymással, így a járművek folyamatosan tudták, milyen ritmusban váltanak a lámpák és mekkora sebességgel kell haladniuk, hogy elkerüljék a piros jelzést, és persze, a többi közlekedő járművel se ütközzenek össze. A rendszer hatékonyabban működött, mint amikor emberi sofőröket használtak a szimulációban, azaz egy zöld jelzésen több önvezető autó jutott át, mint "hagyományos". Magasabb volt az üzemanyag megtakarításának és az emisszió csökkentésének aránya is: amikor kizárólag önvezető autókat használtak a szimulációban, a fogyasztás 18 százalékkal, az emisszió 25 százalékkal csökkent, míg az utazási átlagsebesség 20 százalékkal növekedett.
Ami igazán érdekes, az a nem-lineáris skálázhatóság. Amikor csak 25 százalék volt az önvezető autók aránya, akkor is sikerült elérni a fenti előnyök 50 százalékát. Azaz nem kell arra várni, hogy 100 százalék legyen az autonóm járművek aránya a forgalomban, hogy érezzük azok előnyeit
- tette hozzá Cathy Wu.
A mostani szimulációban csupán egyetlen kereszteződést használtak, a továbbiakban azonban már több kereszteződéssel vizsgálnák a különféle forgalmi helyzeteket. Emellett arra is kíváncsiak, hogy az önvezető járművek mennyire biztonságosan tudnak együttműködni a humán sofőrökkel.