由於這麼多人花了很多時間在流量上，這實際上是需要解決的事情之一。它不僅浪費了時間，而且還有助於可能影響環境的大量燃料消耗。
好消息是，可能有一個解決方案，如果成功，我們可能不再擔心交通擁堵。
人工智能（AI）可以通過最近的研究的阿斯頓大學。AI是第一個可以掃描現場鏡頭並調整燈光以補償以保持交通移動並減少道路上的擁塞的同類人。
研究人員使用了深度強化學習，其中軟件何時做得不好。當這樣做時，它將嘗試採用新方法。另一方面，如果情況順利進行，系統將繼續改進以進一步進步。
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他們是怎麼做到的？
阿斯頓大學的研究人員建立了最先進的照片現實交通模擬器，即交通3D。該刺激器訓練了他們的程序，並教了它來處理各種交通和天氣情況。
它在一個真實的交界處進行了測試，儘管經過了模擬培訓，但它還是適應了實際交通交叉點。因此，它在現實世界中可能是有效的。
“我們已經將其設置為交通控制遊戲。當它通過路口獲得汽車時，該程序將獲得'獎勵'。每當汽車必須等待或有果醬時，就會有負獎勵。實際上我們沒有我們的投入；我們只是控制獎勵系統，”阿斯頓大學的瑪麗亞·奇利（Maria Chili）博士說。
目前，連接處使用的交通信號燈自動化的主要形式依賴於磁感應循環，其中一條電線位於道路上，並記錄了經過它的汽車。該程序對此進行計數，然後對數據做出反應。
在汽車穿過燈光之前，AI可以看到大量的交通量，並做出決定。
研究人員將該計劃基於學習的行為更好地了解以前從未經歷過的情況。它還具有導致交通擁堵的物理障礙物的測試，系統做得很好。
可以設置該程序以查看任何流量交界處，無論是模擬還是真實，並將自主學習。此外，可以操縱獎勵系統，以使其能夠迅速通過緊急車輛。但是，該程序將始終教授自身，而不是通過特定的說明進行編程。
研究人員計劃在今年開始對系統進行測試。如果成功，在世界各地的許多道路上，交通擁堵確實可能會大大減少。
本文歸TechTimes擁有
由April Fowell撰寫
