A közlekedési jelzőlámpák általában egy előre meghatározott ütemterv és az úttestbe épített induktív hurokdetektorok összjátékának hatására váltogatják a színeiket. Bár ezek a rendszerek egyre intuitívabbak, gyakran így is indokolatlanul nagy forgalmi fennakadásokat okozhatnak.

Egy új elemzés szerint szerencsére a lámpák kellő mértékű „felokosításával” az ilyen szisztémák teljesítménye jelentősen javítható. Egy KI4LSA nevű, nagyszabású vállalkozás keretében számos társult szervezet végezte el a német állam által finanszírozott kutatást.

A kísérlet kezdetén Lemgo németországi városának egyik forgalmas, jelzőlámpákkal tarkított csomópontjában magas felbontású kamerákat és radarszenzorokat telepített a konzorcium. Ezt követően a konfigurációval folyamatosan regisztrálták az elhaladó autók típusát, illetve azt is nyomon követték, hogy mennyit rostokolnak a helyszínen, és, hogy milyen gyorsan vágnak át a kereszteződésen. Az így begyűjtött adatmennyiséget egy olyan gépi tanuláson alapuló laptopalgoritmus kiképzésére használták fel a szakemberek, amely alapján meg lehetett határozni, hogy a színváltás mely ütemezése a leghatékonyabb a várakozási idők csökkentéséhez.

A számítógépes szimulációk alapján a legjobb mesterséges intelligencia alapú minták alkalmazása mellett 10-15 százalékkal lehetett csökkenteni a járművek várakozási idejét.

A biztató eredmények ellenére a kutatók elismerik, hogy a szimulációk nem mindig mutatnak hiánytalan összhangot a valós élet körülményeivel, és ezért a következő hónapokban élesben is kipróbálják a rendszert, és ha szükséges, további módosításokat is végre fognak hajtani rajta.

Forrás: New Atlas