马萨诸塞州理工学院（MIT）研究人员为驾驶员找到了一种避免通过红灯闲置的方法人工智能（AI）。
在新研究，麻省理工学院的研究人员展示了一种机器学习方法，可以帮助控制一支自动驾驶汽车的机队，因为它们接近信号交叉路口以帮助交通顺利进行。
研究人员进行了模拟，该模拟不仅可以帮助交通，还可以减少燃油消耗，排放可以提高平均车辆速度。
如果道路上的所有汽车都是自主的，则这种方法将带来最好的结果。但是，即使只有25％的人使用它，它仍然可能会产生重大结果。
根据高级作家Cathy Wu吉尔伯特·W·温斯洛（Gilbert W.
他补充说：“没有人的生活更好，因为他们被困在十字路口。”
她还提到了可能影响生活质量的气候变化干预措施。吴提到，在近期使用AI的方法可以改善生活质量，这也会对我们的气候产生积极的影响。
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技术
科学家通过一种无模型的技术对其进行了处理，该技术也称为深度强化学习。深度强化学习是一种反复试验的方法，在该方法中，控制算法学会了做出一系列决策。
当它找到一个良好的序列并利用神经网络学到的假设时，它会得到回报，尽管有数十亿的可能性，该神经网络还是通过发现捷径为良好序列的假设。
此外，他们希望该系统学习一种策略来帮助减少燃油消耗并限制对旅行时间的影响，从而导致冲突。
为了解决这个问题，他们采用了奖励成型，该技术使系统知识不会自行学习。在这种情况下，他们每次车辆都完全停止以避免采取这种行动时对系统进行处罚。
遵循有效的控制算法，研究人员通过带有单个相交的交通模拟平台对其进行了评估。他们将其应用于一组连接的自动驾驶汽车，这些车辆与即将到来的交通信号灯进行通信，以接收信号阶段和计时信息，并观察其周围环境。
该算法告诉每辆车如何加速和减速。在模拟中，汽车比单个绿色阶段的汽车多，这导致了更大的燃料消耗和减少的排放。
这项工作仍处于早期阶段，但研究人员乐观地认为可以在不久的将来实施。
随着时间的流逝，车辆中AI的未来似乎变得越来越坚实。可以肯定地说，这项技术确实可以为更安全的环境铺平道路。
本文归TechTimes拥有
由April Fowell撰写
