Theo ước tính, tắc nghẽn giao thông ở các khu vực đô thị tại Anh khiến cư dân nước này phải chờ đợi mất khoảng 115 giờ trong năm 2019.
Tất nhiên, cùng với đó là tình trạng lãng phí nhiên liệu và phát thải khí CO2 gây ô nhiễm môi trường.
"Nguyên nhân chính gây tắc nghẽn là thời gian của tín hiệu đèn không phù hợp, chưa đủ thông minh" - chuyên trang Phys.org cho biết.
Trong bối cảnh đó, các nhà nghiên cứu tại Trường ĐH Aston (Anh) đã chế tạo một mô hình giao thông sử dụng AI mang tên Traffic 3D để dạy chương trình của họ xử lý nhiều tình huống giao thông và thời tiết khác nhau.
Mô phỏng điều khiển đèn giao thông bằng AI ở xa lộ. Ảnh: Trường ĐH Aston
Kết quả, khi thử nghiệm trên giao lộ thực, hệ thống tự thích nghi với các đoạn đường giao nhau dù được huấn luyện hoàn toàn dựa trên mô phỏng. Nhờ đó, nó có thể phát huy hiệu quả trong bối cảnh thực tế.
Cụ thể, hệ thống AI có thể đọc hình ảnh từ camera thời gian thực và điều chỉnh đèn để giữ cho dòng xe lưu thông liên tục và giảm tắc nghẽn. Hệ thống này có thể biết được khi nào làm tốt hoặc chưa tốt để qua đó thử cách khác hoặc tiếp tục cải tiến cho phù hợp.
Trong thử nghiệm, hệ thống cho kết quả tốt hơn hẳn mọi phương pháp khác vốn chủ yếu dựa vào người điều khiển chuyển pha đèn tín hiệu giao thông.
"Chúng tôi đã thiết lập mô phỏng như một trò chơi điều khiển giao thông. Chương trình nhận được ‘phần thưởng’ khi đưa xe đi qua giao lộ. Mỗi lần xe phải chờ đợi hoặc có tắc nghẽn, chương trình sẽ bị trừ thưởng" - chuyên gia Maria Chli thuộc nhóm nghiên cứu cho biết.
Hiện nay, dạng đèn giao thông tự động sử dụng ở các giao lộ phụ thuộc vào vòng mạch cảm ứng từ ghi nhận xe chạy qua. Trong khi đó, công nghệ AI của nhóm nghiên cứu "phát hiện" lưu lượng giao thông cao trước khi xe đi qua đèn và ra quyết định nên nó có thể phản ứng mau lẹ hơn.