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.
Приборы межпланетного зонда Juno, который исследует Юпитер, засекли близкий сигнал на частоте около 6,5 мегагерца, что находится в диапазоне высокочастотных радиоволн. На Земле они используются для ионосферной связи и загоризонтной радиолокации, но на орбите Юпитера их источник — природного происхождения.
Эксперименты ученых из Нидерландов и Великобритании показали, какие движения тела характерны для лжецов. Они определили, что поведение обманщика необходимо рассматривать в зависимости от действия человека, которому лгут.
КНДР во время парада представила баллистические ракеты подводных лодок (БРПЛ) Pukguksong-5, которые назвала «самым мощным оружием в мире».
Авторы нового исследования получили доказательства того, что не только число партнеров для орального секса, но и другие факторы, которые ранее не принимали во внимание, влияют на риск заражения ВПЧ и последующее развите рака ротоглотки.
Проспективное когортное исследование более 309 тысяч взрослых жителей Великобритании выявило связь между моделями потребления алкоголя и риском неблагоприятных последствий для здоровья.
На территории Нигерии состоялось первое боевое применение нового китайского танка VT4. Он находится в числе главных конкурентов российских боевых машин на мировом рынке вооружений.
В России приступили к летным испытаниям нового Ту-214. По имеющимся данным, речь идет о третьем и заключительном экземпляре Ту-214ПУ, изготовленном по контракту от 2017 года.
За последние полвека люди в России (и не только) стали слабее на десятки процентов. Судя по всему, с такой же скоростью они теряют интерес к сексу и становятся уязвимее к ряду болезней. Речь идет не просто о снижении мужественности мужчин и все более слабых женщинах — перед нами прямая угроза здоровью обоих полов. Попробуем разобраться, что о ней известно.
Российские инженеры создали опытный образец авиационного двигателя, предназначенного для стратегического бомбардировщика ПАК ДА.
Комментарии