So Khoa hoc & Cong nghe Dak Nong

Thu05302024

Công cụ máy học mới theo dõi tắc nghẽn giao thông đô thị

Đánh giá:  / 0
DởHay 

    Một thuật toán máy học mới đã sẵn sàng để giúp các nhà phân tích giao thông vận tải đô thị giải tỏa các nút thắt cổ chai và điểm thường gây tắc nghẽn giao thông thành phố.

 

 

    Công cụ, có tên là TranSEC, được phát triển tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương trực thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ nhằm giúp các kỹ sư giao thông đô thị tiếp cận được các thông tin hữu ích về các kiểu giao thông trong thành phố của họ.

 

    TranSEC (viết tắt của khả năng ước tính trạng thái giao thông) khác biệt với các phương pháp giám sát giao thông khác nhờ khả năng có thể phân tích trạng thái thông tin thưa thớt và không đầy đủ. Nó sử dụng công nghệ máy học để kết nối các phân đoạn có dữ liệu bị thiếu và điều đó cho phép nó thực hiện các ước tính gần bằng mức lưu lượng giao thông đường phố trong thời gian thực.

 

    Các tính năng bản đồ trên điện thoại thông minh của chúng ta có thể giúp chúng ta tối ưu hóa hành trình của mình thông qua cảnh quan thành phố, chỉ ra các điểm tắc nghẽn và đề xuất các tuyến đường thay thế nhưng các công cụ điện thoại thông minh chỉ hoạt động cho lái xe cá nhân cố gắng đi từ điểm A đến điểm B. Hiện tại các kỹ sư giao thông của thành phố rất quan tâm đến việc làm thế nào để giúp tất cả các phương tiện đến đích một cách hiệu quả bởi đôi khi, một tuyến đường có vẻ hiệu quả đối với một người lái xe cá nhân lại dẫn đến có quá nhiều phương tiện cố gắng đi vào mà con đường đó không được thiết kế để có thể xử lý một lượng giao thông lớn.

 

    Mới đây, nhóm nghiên cứu đã trình bày phân tích này tại Hội thảo Điện toán Đô thị ảo vào tháng 8/2020 trong khuôn khổ Hội nghị Khám phá tri thức và khai thác dữ liệu (SIGKDD) và họ cũng đã tìm kiếm các ý kiến đóng góp của các kỹ sư giao thông tại một cuộc họp ảo trên TranSEC.

 

    Tính năng học máy của TranSEC có nghĩa là khi càng thu thập và xử lý nhiều dữ liệu, nó sẽ trở nên tinh tế và hữu ích hơn theo thời gian. Loại phân tích này được sử dụng để hiểu mức độ nhiễu loạn lan truyền trên các mạng lưới. Cung cấp đầy đủ dữ liệu, phần tử học máy sẽ có thể dự đoán các tác động để các kỹ sư xem xét lưu lượng giao thông có thể tạo ra các chiến lược điều chỉnh, phân luồng hiệu quả.

 

    Sau khi được phát triển để hoàn thiện thêm, TranSEC có thể được sử dụng để giúp lập trình các tuyến đường xe tự hành, nhóm nghiên cứu nói.

 

Nguồn: skhcn.daklak.gov.vn