Google étudie un nouveau modèle d'IA capable d'améliorer l'efficacité du trafic de 30 %

Google Research a récemment publié un article présentant les résultats d'application du modèle d'IA de « guidage du trafic » qu'ils ont développé à l'aide du logiciel de simulation open source SUMO (Simulation of Urban Mobility)

Il est rapporté que des chercheurs de Google ont utilisé le logiciel SUMO pour créer un modèle de base des zones du T-Mobile Park et du Lumen Field de Seattle, et ont utilisé des informations telles que le volume des embouteillages, l'emplacement des feux de circulation et les vitesses moyennes sur les routes fournies par Google Maps pour dessiner un aperçu détaillé. Carte thermique

▲ Source photo communiqué de presse officiel de Google (le même ci-dessous)

L'équipe de recherche a ensuite divisé la carte thermique en différentes zones et a introduit un « modèle de comportement des utilisateurs » et des suggestions d'itinéraire fournies par le service de police de Seattle, établissant ainsi un modèle de « détournement de trafic » capable d'attribuer le meilleur itinéraire aux propriétaires de voitures

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Selon un communiqué de presse d'IT House, des chercheurs de Google ont collaboré avec le ministère des Transports de Seattle aux États-Unis pour appliquer des modèles d'intelligence artificielle de détournement de trafic lors de plusieurs événements à grande échelle en août et novembre 2023, et ont utilisé des « affichages de guidage dynamiques ». "Dynamic Message Signs", les résultats ont montré que le temps d'embouteillage a été réduit de 7 minutes en moyenne et que l'efficacité du trafic a été améliorée avec succès de 30 %

Selon Google, cette étude montre le potentiel de la « technologie de simulation » dans la planification du trafic pour améliorer l'efficacité du trafic sur les grands sites événementiels et permettre aux planificateurs routiers de comprendre les sections de route sous-utilisées, améliorant ainsi l'environnement global du trafic

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