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[AI교통관리자] 연구에 따르면 AI 크루즈 컨트롤은 '직관' 요소를 제거하여 교통 체증을 없앨 수 있다. AI장착차량 한 대를 추가하면 혼잡이 줄어들고 연료사용이 40% 감소했다.

박민제 | 기사입력 2022/11/25 [14:00]

[AI교통관리자] 연구에 따르면 AI 크루즈 컨트롤은 '직관' 요소를 제거하여 교통 체증을 없앨 수 있다. AI장착차량 한 대를 추가하면 혼잡이 줄어들고 연료사용이 40% 감소했다.

박민제 | 입력 : 2022/11/25 [14:00]

 

 

 

 

연구에 따르면 AI 크루즈 컨트롤은 '직관' 요소를 제거하여 교통 체증을 없앨 있다.

 

 

 

당신의 아침 드라이브가 짜증나는 이유는 운전대를 잡고 있는 충동적인 인간인 당신 때문이다.

 

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2022 11 23일 

 

여러 대학의 연구팀이 모든 사람의 출퇴근길을 괴롭히는 교통 체증에 대한 해결책을 발견했다. , 충동적인 인간처럼 운전하는 대신 주변 환경에 반응하여 교통 흐름을 보다 원활하게 만드는 AI교통관리자이다.

 

 

지난 내쉬빌에서 CIRCLES 컨소시엄의 연구원들이 I-24의 아침 고속도로 교통에 AI 구동 크루즈 컨트롤 시스템을 갖춘 100대의 인간 조종 차량을 배치 한 것을 본 지난주 내슈빌에서 5일간의 시험에서 나온 초기 제안이다.

 

 

실험에 대한 CIRCLES 컨소시엄의 목표와 전반적인 임무는 심층 강화 학습을 사용하여 교통 흐름을 개선하고 "팬텀 잼" 또는 인간이 경향이 있는 것 외에는 명백한 원인이 없는 교통 정체로 인한 연료소비를 줄이는 것이다

 

 

"운전은 매우 직관적입니다. 앞에 간격이 있으면 가속합니다. 누군가 브레이크를 밟으면 속도를 줄입니다. 하지만 이렇게 지극히 정상적인 반응이 가다 서다를 반복하는 교통과 에너지 비효율로 이어질 수 있음이 밝혀졌습니다." CIRCLES 컨소시엄 수석 연구원이자 UC Berkeley 교수인 Alexandre Bayen.

 

 

실험에 사용된 차량에는 CIRCLES 팀이 "속도 플래너" "컨트롤러"라고 부르는 AI 알고리즘이 장착되었다둘 다 전반적인 교통 상황과 주변 환경에 대한 정보를 사용하여 교통 흐름을 개선하기 위해 차량이 취할 최적의 속도를 결정한다.

 

 

Bayen "우리의 예비 결과는 도로에 이러한 차량의 작은 비율로도 전반적인 교통 행동을 효과적으로 바꿀 수 있음을 시사합니다."라고 말했다

 

 

약간의 AI 트래픽은 길을 있다.

 

실험 과정에서 수집된 엄청난 양의 데이터로 인해 Bayen은 보다 정확한 결과를 얻으려면 몇 달이 걸릴 수 있다고 생각한다그러나 초기 발견은 2016 UC버클리연구원이 수행한 소규모 실험 뒷받침하는 것으로 보인다.

 

 

6년 전의 그 테스트에서, 폐쇄된 원형 트랙에서 20대의 자동차가 인간 운전자에 의해 운전되었으며, 연구자들은 고속도로와 혼잡한 도로에서 유사한 패턴이 나타나는 것에 주목했다테스트에 AI장착차량 한 대를 추가하면 혼잡이 줄어들고 연료사용이 40% 감소했다.

 

 

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지난 주 테스트에서는 Bayen이 게임 체인저라고 표현한 몇 가지 새로운 기술을 추가했다. 차량은 서로 간의 작업을 조정하여 더 앞의 조건에 대응하고 그에 따라 트래픽 영향 네트워크를 조정할 수 있다.

 

 

AI구동 차량은 또한 교통모니터링을 위한 300개의 4K 센서가 장착된 고속도로 구간인 테스트가 수행된 I-24 MOTION 회랑의 현지 교통 상황에 대한 정보를 통합한다.

 

 

I-24와 차량 센서의 데이터로 무장한 CIRCLES 팀은 실제 세계를 더 잘 반영할 수 있도록 컴퓨터 시뮬레이션을 업데이트할 계획이다그 일환으로 그들은 온보드 AI가 교통을 더 잘 통제할 뿐만 아니라 공공 도로에서 사회적으로 허용되는 운전자가 되는 법을 배우기를 원한다.

 

 

"우리는 차량이 인간과 같지는 않지만 사회적으로 완전히 용인되지 않는 특정한 방식으로 운전하도록 훈련하고 싶습니다. 테스트 주간 동안 우리에게 큰 초점은 운전자의 피드백을 기반으로 컨트롤러를 매일 조정하는 것이었습니다. "라고 CIRCLES의 수석 엔지니어이자 공동 책임자인 Jonathan Lee는 말했다.

 

 

결국 팀은 "전부는 아니더라도 차량"에 유사한 기술이 많이 배치되는 것을 보고 싶어한다고 Lee는 말했다. CIRCLES 팀은 기술을 확장하기 위해 노력하고 있지만 그러한 기술이 귀하 근처의 고속도로에 도달할 수 있는지 여부와 시기를 결정할 수 없었다

 

 

 

 

 
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