Hình minh họa. Nguồn: Đại học Aston

Hệ thống này - hệ thống đèn giao thông AI đầu tiên - có khả năng theo dõi trực tiếp tình hình giao thông qua camera và điều chỉnh đèn xanh hoặc đỏ theo tình hình thực tế, đảm bảo lưu thông và giảm tắc nghẽn.

Hệ thống sử dụng học tập củng cố sâu, trong đó một chương trình hiểu khi nào nó không hoạt động tốt và thử một hướng hành động khác — hoặc tiếp tục cải thiện cho đến khi tiến bộ. Trong quá trình thử nghiệm, hệ thống hoạt động tốt hơn đáng kể so với tất cả các phương pháp đèn giao thông khác, thường dựa vào quá trình chuyển pha xanh/ đỏ được thiết kế sẵn.

Vào năm 2019, người ta ước tính rằng tắc nghẽn trên khắp các khu vực đô thị của Vương quốc Anh dẫn đến việc người dân Anh trung bình lãng phí khoảng 115 giờ và 894 bảng Anh cho lãng phí nhiên liệu và mất thu nhập mỗi năm. Một nguyên nhân chính của ùn tắc là đèn tín hiệu giao thông điều phối không phù hợp.

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một trình mô phỏng giao thông 3D để đào tạo AI, dạy AI ra tín hiệu đèn giao thông sao cho hiệu quả trong các tình huống và thời tiết khác nhau. Khi hệ thống được thử nghiệm trên một giao lộ thực, nó đã thích nghi với môi trường giao thông thực mặc dù được đào tạo hoàn toàn bằng trình mô phỏng.

Tiến sĩ Maria Chli, nhà khoa học máy tính tại Đại học Aston, giải thích rằng họ "đã đào tạo chương trình AI bằng một 'trò chơi' điều khiển giao thông. Chương trình nhận được 'phần thưởng' khi đưa được nhiều xe qua ngã tư. Mỗi khi xe phải dừng hoặc có sự cố, chương trình sẽ nhận 'phạt'. Thực ra không có thông tin đầu vào nào từ chúng tôi; chúng tôi chỉ đơn giản là kiểm soát hệ thống phần thưởng."

Hiện nay, hình thức tự động hóa đèn giao thông tại các nút giao chủ yếu sử dụng các vòng dây cảm ứng từ; một dây điện nằm trên đường và phát hiện khi có ô tô đi qua. Chương trình đếm số xe đi qua và sau đó phản ứng với dữ liệu. Do AI được tạo ra bởi nhóm nghiên cứu của Đại học Aston "nhìn thấy" lưu lượng giao thông trước khi xe ô tô đi đến khu vực giao lộ, nó phản ứng nhanh hơn các hệ thống hiện nay.

Tiến sĩ George Vogiatzis, giảng viên cao cấp về Khoa học Máy tính tại Đại học Aston, nói rằng "chúng tôi xây dựng chương trình để nó có thể hiểu các tình huống mà nó chưa từng trải qua. Chúng tôi đã kiểm tra điều này bằng cách thử cho chướng ngại vật gây ra tắc nghẽn, chứ không phải tắc nghẽn do đèn giao thông, và hệ thống vẫn hoạt động tốt. Miễn là có một liên kết nhân quả giữa đèn tín hiệu và giao thông, AI cuối cùng sẽ tìm ra liên kết đó là gì và ra tín hiệu phù hợp. Đó là một hệ thống cực kỳ mạnh mẽ."

Chương trình có thể được thiết lập để quản lý bất kỳ nút giao thông nào — thực hoặc mô phỏng — và sẽ học một cách tự chủ. Hệ thống phần thưởng có thể được điều khiển để đào tạo AI ưu tiên các trường hợp đặc biệt, như cho xe cấp cứu đi qua. Nhưng chương trình luôn tự học dựa trên 'thưởng' và 'phạt', thay vì được lập trình với các hướng dẫn cụ thể.

Các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ bắt đầu thử nghiệm hệ thống của họ trên đường thật trong năm nay.

Bài báo nghiên cứu, Kiểm soát tín hiệu giao thông dựa trên tầm nhìn tự chủ: từ mô phỏng đến thực tế, đang được trình bày tại Hội nghị hệ thống đa tác nhân và đại lý tự trị 2022 được tổ chức trong tuần này.

Công Nhất