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.
Как следует из обнародованных материалов, дальность действия перспективной американской системы гиперзвукового оружия Long Range Hypersonic Weapon превышает 2775 километров.
В июне 2020 года канадские астрономы рассчитали, что в Млечном Пути может быть пять миллиардов планет, похожих на Землю и вращающихся вокруг звезд, похожих на Солнце. Однако это лишь видимая часть айсберга обитаемых планет. Дело не только в том, что вокруг звезд других типов их больше: и сами условия на экзопланетах в других системах могут быть куда благоприятнее для жизни, чем у нас с вами. Попробуем понять почему.
Лечение онкологических заболеваний стандартным методом химиотерапии не только уничтожает злокачественные клетки, но и повреждает здоровые. Для решения проблемы российские ученые разработали химически «сшитые» вещества, способные избирательно накапливаться в «энергетических станциях» раковых клеток — митохондриях. Липофильный катион транспортирует вещество в клетки, а функционально активный компонент, бетулиновая кислота, провоцирует их гибель. Предполагается, что препарат будет воздействовать только на злокачественные клетки, что в будущем дает возможность лечения онкологии без тяжелых побочных эффектов.
Как следует из обнародованных материалов, дальность действия перспективной американской системы гиперзвукового оружия Long Range Hypersonic Weapon превышает 2775 километров.
В июне 2020 года канадские астрономы рассчитали, что в Млечном Пути может быть пять миллиардов планет, похожих на Землю и вращающихся вокруг звезд, похожих на Солнце. Однако это лишь видимая часть айсберга обитаемых планет. Дело не только в том, что вокруг звезд других типов их больше: и сами условия на экзопланетах в других системах могут быть куда благоприятнее для жизни, чем у нас с вами. Попробуем понять почему.
Лечение онкологических заболеваний стандартным методом химиотерапии не только уничтожает злокачественные клетки, но и повреждает здоровые. Для решения проблемы российские ученые разработали химически «сшитые» вещества, способные избирательно накапливаться в «энергетических станциях» раковых клеток — митохондриях. Липофильный катион транспортирует вещество в клетки, а функционально активный компонент, бетулиновая кислота, провоцирует их гибель. Предполагается, что препарат будет воздействовать только на злокачественные клетки, что в будущем дает возможность лечения онкологии без тяжелых побочных эффектов.
Исследователи установили, что обнаруженный в Баренцевом море объект — погибшая советская субмарина типа «Крейсерская». Это одна из самых больших подлодок СССР периода Второй мировой.
Действующий глава NASA в рамках общения с прессой ответил на ряд вопросов, касающихся недавних заявлений российских политиков и главы «Роскосмоса» о скором отказе от собственного сегмента МКС. Администратор заверил всех, что агентство находится в хороших отношениях с Россией, а также поделился информацией о согласовании обмена местами для астронавтов и космонавтов в пилотируемых миссиях двух стран.
На этой неделе СМИ выдали новость, от которой можно впасть в шок: «Ранее из России уезжало около 14 тысяч исследователей [в год], теперь — 70 тысяч». Мы внимательно разобрались в ситуации и вынуждены отметить, что ничего подобного не было и нет. В реальности речь вовсе не об ученых и даже не о высококвалифицированных специалистах. Проблемы с учеными в России есть. Но в этом случае речь идет не о них, а о том, что отдельные бывшие комсомольские вожаки, удачно устроившиеся в РАН, перепутали утечку мозгов из России с отъездом из нее гастарбайтеров. Разбираемся, как это у них получилось.
Комментарии