शोधकर्ता: कनेक्टेड कारों में एआई ने व्यस्त समय की भीड़ को कम किया

चूंकि लाखों लोग इस थैंक्सगिविंग के अंतरराज्यीय यात्रा करते हैं, कई लोगों को बिना किसी स्पष्ट कारण के - कोई निर्माण या दुर्घटना नहीं होने पर ट्रैफिक के पैच का सामना करना पड़ेगा। शोधकर्ताओं का कहना है कि समस्या आप हैं।

मानव चालक घने यातायात की स्थिति को नेविगेट करने का अच्छा काम नहीं करते हैं, लेकिन पिछले हफ्ते नैशविले में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने वाले एक प्रयोग का मतलब है कि रास्ते में मदद मिल सकती है। प्रयोग में, विशेष रूप से सुसज्जित कारें अंतरराज्यीय 24 पर घंटों की भीड़ को कम करने में सक्षम थीं, शोधकर्ता डैनियल वर्क ने मंगलवार को कहा। ड्राइवर की हताशा को कम करने के अलावा, काम ने कहा कि कम स्टॉप-एंड-गो ड्राइविंग का अर्थ है ईंधन की बचत और, विस्तार से, कम प्रदूषण।

वेंडरबिल्ट यूनिवर्सिटी में सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग के प्रोफेसर अमेरिका के आसपास के विश्वविद्यालयों के इंजीनियरों और गणितज्ञों के एक समूह में से एक हैं, जो एक दर्जन साल पहले जापान में एक साधारण प्रयोग के बाद फैंटम ट्रैफिक जाम की समस्या का अध्ययन कर रहे थे कि वे कैसे विकसित होते हैं। वहां के शोधकर्ताओं ने करीब 20 मानव चालकों को एक सर्कुलर ट्रैक पर बिठाया और उन्हें एकसमान गति से वाहन चलाने को कहा। जल्द ही, यातायात सुचारू प्रवाह से रुक कर शुरू होने की श्रृंखला में चला गया।

"फैंटम ट्रैफिक जाम आपके और मेरे जैसे ड्राइवरों द्वारा बनाए गए हैं," कार्य समझाया।

एक व्यक्ति किसी भी कारण से ब्रेक लगाता है। उनके पीछे वाला व्यक्ति प्रतिक्रिया देने में एक सेकंड लेता है और उसे और भी कठिन ब्रेक लगाना पड़ता है। अगले व्यक्ति को और भी कठिन ब्रेक लगाना पड़ता है। ब्रेकिंग की लहर तब तक जारी रहती है जब तक कई कारें खड़ी नहीं हो जातीं। फिर, जैसे ही ट्रैफ़िक साफ़ होता है, ड्राइवर बहुत तेज़ी से गति बढ़ाते हैं, जिससे अधिक ब्रेकिंग और एक और जाम हो जाता है।

"हम जानते हैं कि एक कार के अचानक ब्रेक लगाने से बहुत बड़ा प्रभाव पड़ सकता है," कार्य ने कहा।

पिछले हफ्ते के प्रयोग से पता चला है कि धीरे-धीरे और लगातार चलने वाली कुछ कारों का प्रभाव बेहतर के लिए भी हो सकता है।

इस प्रयोग में 100 कारों का उपयोग किया गया जो प्रत्येक सुबह लगभग 6 बजे से 9:45 बजे तक I-24 के 15-मील खंड पर लूप में यात्रा करती थीं। इस आधार पर काम करते हुए कि अगर सड़क पर 5% कारें एक साथ काम कर रही थीं, तो वे फैंटम ट्रैफिक जाम की व्यापकता को कम कर सकते थे, शोधकर्ताओं ने उन 100 कारों को वायरलेस तरीके से संचार करने के लिए सुसज्जित किया, जिससे ट्रैफिक सूचना आगे और पीछे भेजी जा सके।

उन्होंने अनुकूली क्रूज नियंत्रण का भी लाभ उठाया जो पहले से ही कई नए वाहनों पर एक विकल्प है। यह तकनीक ड्राइवर को एक निश्चित गति से क्रूज करने के लिए कार सेट करने देती है, लेकिन सामने वाली कार से सुरक्षित दूरी बनाए रखने के लिए कार स्वचालित रूप से धीमी हो जाती है और आवश्यकतानुसार गति बढ़ा देती है। प्रयोग में, समग्र यातायात प्रवाह पर प्रतिक्रिया करने के लिए अनुकूली क्रूज नियंत्रण को संशोधित किया गया था - जिसमें कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करके बहुत आगे क्या हो रहा था।

कार्य ने कहा, कारों का निर्णय लेने दो स्तरों पर हुआ। क्लाउड स्तर पर, समग्र गति योजना बनाने के लिए यातायात की स्थिति के बारे में जानकारी का उपयोग किया गया था। उस योजना को तब कारों में प्रसारित किया गया था, जो लेने के लिए सबसे अच्छी कार्रवाई निर्धारित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग करती थी। शोधकर्ता 300 पोल-माउंटेड सेंसर के साथ I-24 के विशेष 4-मील खिंचाव का उपयोग करके कनेक्टेड कारों के सुबह के ट्रैफ़िक प्रवाह पर पड़ने वाले प्रभाव का मूल्यांकन करने में सक्षम थे।

प्रयोग CIRCLES कंसोर्टियम की एक परियोजना है, एक समूह जिसमें कई वाहन निर्माता और अमेरिकी ऊर्जा और परिवहन विभाग शामिल हैं। अन्य प्रमुख शोधकर्ता कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में स्थित हैं; मंदिर विश्वविद्यालय; और रटगर्स विश्वविद्यालय-कैमडेन।

लियाम पेडरसन निसान में अनुसंधान के लिए उप महाप्रबंधक हैं, जो एक सर्किल कंसोर्टियम पार्टनर है जो प्रयोग के लिए पिछले सप्ताह नैशविले में था। उन्होंने कहा कि इसके बारे में रोमांचक चीजों में से एक यह है कि यह तकनीक पर निर्मित है जो पहले से ही कई नई कारों में है।

"यह स्वायत्त ड्राइविंग नहीं है," उन्होंने कहा। "यह कुछ ऐसा है जिसे हम बहुत जल्द महसूस कर सकते हैं।"

यह पूछे जाने पर कि क्या वाहन निर्माता यातायात को आसान बनाने के लिए सहयोग करने को तैयार होंगे, पेडरसन ने कहा, "मैं निश्चित रूप से ऐसा आशा करता हूं, क्योंकि सिस्टम सबसे अच्छा काम करता है जब बहुत सारी कारें भाग लेती हैं।"

पिछले हफ्ते के प्रयोग ने एरिजोना विश्वविद्यालय में 2017 में किए गए एक कार्य और उनके सहयोगियों का निर्माण किया। इसने जापानी प्रयोग को दोहराया, इस बार एक सेल्फ ड्राइविंग कार को मिक्स में फेंक दिया गया। सेल्फ-ड्राइविंग कार ने यातायात के प्रवाह को सुचारू कर दिया ताकि 98% कम ब्रेकिंग हो। इससे ईंधन दक्षता में 40% की वृद्धि हुई और दूरी संचालित में 14% की वृद्धि हुई।

शोधकर्ता अभी भी पिछले सप्ताह के प्रयोग पर संख्याओं को क्रंच कर रहे हैं, लेकिन वर्क ने कहा कि "यह प्रदर्शित किया गया है कि इन जामों को हमारे द्वारा विकसित उपन्यास स्वचालित वाहन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से कम किया जा सकता है। यह निर्विवाद है कि बढ़ी हुई ऑटोमोटिव तकनीक बड़े पैमाने पर लागू होने पर फैंटम ट्रैफिक जाम को काफी कम कर सकती है।"