Mentionsy

Jak nauka może usprawnić transport? Wykład Pawła Gory, Kawiarnia Naukowa Festiwalu Nauki [16 października 2017]

Łatwiej znaleźć przysłowiową igłę w stogu siana niż optymalną konfigurację sygnalizacji świetlnej w Warszawie. Skutecznie może nam w tym jednak pomóc sztuczna inteligencja – mówił w Kawiarni Naukowej Festiwalu Nauki Paweł Gora, doktorant na wydziale MIM UW, który zajmuje się modelowaniem i adaptacyjną optymalizacją ruchu drogowego w mieście.

Według danych przytoczonych przez prelegenta, rocznie z powodu korków w 7 największych polskich miastach kierowcy tracą 4 mld zł. To jedynie koszt związany z poświęconym przez nich czasem i paliwem zużytym przez auta. Do tego dochodzą jeszcze negatywnie wpływające na zdrowie mieszkańców hałas i smog. Dlatego istotne jest znalezienie rozwiązań, które pozwolą na skuteczne zarządzanie ruchem drogowym.

Gora podczas wystąpienia opowiedział o używanych w powyższym celu modelach makroskopowych i mikroskopowych. Jednym z nich jest opracowany we wczesnych latach 90. XX w. model Nagela-Schreckenberga, który symuluje ruch samochodów po prostym odcinku. Gość Kawiarni przedstawił słuchaczom, w jaki sposób inspirując się nim, wypracował model ruchu w dużym mieście, tworząc program Traffic Simulation Framework.

Prelegent mówił również o problemach, z jakimi mierzą się twórcy modeli tego typu. Wyjaśnił m.in., czym jest równowaga Wordropa i paradoks Braessa. Poruszył również problem ustawienia optymalnej konfiguracji sygnalizacji świetlnej w dużej metropolii. Jak wybrać najlepszą spośród niewyobrażalnie wielkiej liczby dostępnych kombinacji? Z pomocą mogą przyjść metaheurystyczne algorytmy (czyli przeszukujące przestrzeń dostępnych rozwiązań w celu znalezienia najlepszego) oraz sztuczna inteligencja oparta o sieci neuronowe. A wybiegając dalej w przyszłość – w dobie komunikujących się ze sobą autonomicznych samochodów sterowanych przez SI, sygnalizacja świetlna może stać się całkowicie zbędna.