由于这么多人花了很多时间在流量上，这实际上是需要解决的事情之一。它不仅浪费了时间，而且还有助于可能影响环境的大量燃料消耗。
好消息是，可能有一个解决方案，如果成功，我们可能不再担心交通拥堵。
人工智能（AI）可以通过最近的研究的阿斯顿大学。AI是第一个可以扫描现场镜头并调整灯光以补偿以保持交通移动并减少道路上的拥塞的同类人。
研究人员使用了深度强化学习，其中软件何时做得不好。当这样做时，它将尝试采用新方法。另一方面，如果情况顺利进行，系统将继续改进以进一步进步。
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他们是怎么做到的？
阿斯顿大学的研究人员建立了最先进的照片现实交通模拟器，即交通3D。该刺激器训练了他们的程序，并教了它来处理各种交通和天气情况。
它在一个真实的交界处进行了测试，尽管经过了模拟培训，但它还是适应了实际交通交叉点。因此，它在现实世界中可能是有效的。
“我们已经将其设置为交通控制游戏。当它通过路口获得汽车时，该程序将获得'奖励'。每当汽车必须等待或有果酱时，就会有负奖励。实际上我们没有我们的投入；我们只是控制奖励系统，”阿斯顿大学的玛丽亚·奇利（Maria Chili）博士说。
目前，连接处使用的交通信号灯自动化的主要形式依赖于磁感应循环，其中一条电线位于道路上，并记录了经过它的汽车。该程序对此进行计数，然后对数据做出反应。
在汽车穿过灯光之前，AI可以看到大量的交通量，并做出决定。
研究人员将该计划基于学习的行为更好地了解以前从未经历过的情况。它还具有导致交通拥堵的物理障碍物的测试，系统做得很好。
可以设置该程序以查看任何流量交界处，无论是模拟还是真实，并将自主学习。此外，可以操纵奖励系统，以使其能够迅速通过紧急车辆。但是，该程序将始终教授自身，而不是通过特定的说明进行编程。
研究人员计划在今年开始对系统进行测试。如果成功，在世界各地的许多道路上，交通拥堵确实可能会大大减少。
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由April Fowell撰写
