Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект научится оптимизировать дорожный трафик и снижать загрязнение воздуха
Искусственный интеллект, обеспечивающий плавный трафик машин, следящий за расходом топлива и предотвращающий загрязнение воздуха, — звучит из серии научной фантастики. Тем не менее работники Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли намерены претворить это в жизнь.
Ученые дали старт двум исследовательским проектам, призванным снизить загрязнение окружающей среды и оптимизировать движение машин на дорогах. Первый проект посвящен попыткам обучить автономные транспортные средства работать так, чтобы одновременно улучшить поток движения и сократить потребление энергии. Второй проект анализирует спутниковые изображения и информацию о дорожной ситуации, полученную с мобильных телефонов, и обучает искусственный интеллект следить за состоянием воздуха. Описание проектов доступно на сайте лаборатории.
«Тридцать процентов использования энергии в США — это транспортировка людей и товаров, это потребление энергии сильно загрязняет воздух. Сюда входит примерно половина всех выбросов оксидов азота и черного углерода (сажи). Применение технологий машинного обучения для использования в сфере транспорта и защиты окружающей среды — новый рубеж, который может принести значительные дивиденды как для экономии энергии, так и для здоровья человека», — утверждает член исследовательской группы Том Кирхстеттер (Tom Kirchstetter).
Проект, посвященный оптимизации трафика, получил название CIRCLES (Congestion Impact Reduction via CAV-in-the-loop Lagrangian Energy Smoothing) и основан на программной платформе под названием Flow — первой в своем роде программной системе, которая позволяет исследователям создавать и тестировать схемы оптимизации трафика. Используя современный микросимулятор с открытым исходным кодом, Flow может имитировать движение сотен тысяч автомобилей, лишь некоторыми из которых управляют люди.
Система обучает автомобили на искусственном интеллекте следить за тем, что делает машина непосредственно перед ними и за ними. По словам ученых, Flow уже способен на многое: он может ускорить или замедлить скорость, а также изменить полосу движения. Опираясь на разные сигналы — например, стоит ли трафик или движется плавно, — система пытается оптимизировать дорожное движение. Команда проекта CIRCLES планирует провести несколько симуляций, чтобы убедиться, что значительная экономия энергии обусловлена использованием алгоритмов в автономных транспортных средствах. Затем исследователи будут запускать реальный эксперимент с людьми за рулем, реагирующими на команды системы в реальном времени.
Второй проект — DeepAir (Deep Learning and Satellite Imaginary to Estimate Air Quality Impact at Scale) — возглавляет Марта Гонсалес (Marta Gonzalez), опирающаяся на свое предыдущее исследование, в котором она использовала данные с мобильных телефонов, изучая маршруты, по которым люди перемещаются по городам, чтобы составить оптимальный план расположения зарядных устройств для электромобилей.
«Новизна проекта в том, что, хотя экологические модели, которые отображают взаимодействие загрязняющих веществ с погодой — такие как скорость ветра, давление, осадки и температура, —разрабатывались в течение многих лет, им все еще не достает многих частей, таких как выбрасываемые отходы от транспортных средств и электростанций», — говорит Гонсалес.
Исследователи ожидают, что новые данные позволят им получить информацию об источниках и распределении загрязняющих веществ, что в конечном итоге поможет разработать более эффективные и своевременные меры по предотвращению экологических катастроф.
Несмотря на то что идея использования алгоритмов для управления дорожным трафиком может показаться невероятной, ученые считают, что технологии уверенно движутся в этом направлении и через 10 лет это может стать обычным явлением.
В той части Пиренеев, которые находятся на территории Испании, исследователи обнаружили первые доказательства добычи золота в эпоху Римской империи. На месте древних рудников нашли сложные гидравлические сооружения и остатки водохранилища, возраст которых определили с помощью метода оптического датирования. Открытие прольет свет на инженерные приемы римлян и поставит точку в многолетнем споре: действительно ли римляне добывали золото в этом регионе.
Ученые предложили новый способ оценки текущего темпа экспансии Вселенной с помощью едва уловимиого космического гравитационного «гула» от слияний неразличимых компактных объектов. Объединив данные наблюдений наземных интерферометров и статистику не выявленных сигналов, астрофизики получили уточненные ограничения параметра, вокруг которого разгорается один из самых острых споров в современной космологии.
Разное отношение домашних животных к хозяевам давно стало предметом споров, обсуждений и шуток. Ученые из Венгрии показали, что собаки демонстрируют по отношению к человеку уровень альтруизма, сходный с детским, тогда как кошки ищут в партнерстве с человеком прежде всего свою выгоду.
В той части Пиренеев, которые находятся на территории Испании, исследователи обнаружили первые доказательства добычи золота в эпоху Римской империи. На месте древних рудников нашли сложные гидравлические сооружения и остатки водохранилища, возраст которых определили с помощью метода оптического датирования. Открытие прольет свет на инженерные приемы римлян и поставит точку в многолетнем споре: действительно ли римляне добывали золото в этом регионе.
В мире оказалось гораздо больше диких пчел, чем кто-либо мог предположить. Ученые впервые оценили, сколько видов пчел существует на Земле, и обнаружили, что показатель превышает 26 тысяч — примерно на четверть больше, чем считалось.
Разное отношение домашних животных к хозяевам давно стало предметом споров, обсуждений и шуток. Ученые из Венгрии показали, что собаки демонстрируют по отношению к человеку уровень альтруизма, сходный с детским, тогда как кошки ищут в партнерстве с человеком прежде всего свою выгоду.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии