Ricercatori ungheresi stanno sviluppando una soluzione intelligente di controllo del traffico basata sull’AI, attualmente in fase di test a Istanbul e Pécs

Per chi guida spesso in città, l’esperienza di base è che i semafori funzionano in modo abbastanza prevedibile – forse con cicli diversi a seconda dell’ora del giorno, ma per il resto non ci sono variazioni nel ritmo dei cambi di luce verde e rossa. Poiché il traffico è ben lontano dall’essere così prevedibile, è facile capire che questo non è il metodo più ottimale di controllo del traffico.

Soluzione intelligente di controllo del traffico basata sull’AI

I ricercatori della Facoltà di Ingegneria Elettrica e Informatica della BME, in collaborazione con i loro colleghi giapponesi e turchi, stanno lavorando per rendere il controllo del traffico intelligente e basato sull’AI.

futuri semafori controllati dinamicamente da algoritmi, piuttosto che da robot rigidamente programmati.

Questi dispositivi intelligenti sarebbero in grado di prevedere i modelli di traffico e di adattarsi in anticipo ai cambiamenti.

Il progetto ‘Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control (TRALICO)’ è stato lanciato un anno e mezzo fa. Alla BME è stata sviluppata una rete neurale completamente nuova, che presto entrerà nella fase di test dal vivo, ha dichiarato a bme.hu Vilmos Simon, professore associato presso il Dipartimento di Sistemi e Servizi in Rete, coordinatore della BME del progetto.

I test saranno condotti a Istanbul, non solo perché la città è nota per soffrire di ingorghi pesanti, ma anche perché è dotata di dati di conteggio del traffico abbastanza completi. I sensori radar e Bluetooth incorporati nell’asfalto inviano dati agli esperti di traffico della città e dispongono anche di dati di rete mobile – tutti dati che possono essere utilizzati in modo affidabile da una soluzione basata sull’AI.

“Il centro di controllo del traffico locale sta sperimentando da tempo l’acquisizione del funzionamento dei semafori in tempo reale, utilizzando le immagini delle telecamere o altri segnali. Tuttavia, invece di questi metodi manuali e retroattivi, l’obiettivo è quello di sviluppare un modello di previsione che possa prevedere i modelli di traffico e intervenire in modo tempestivo e sincronizzato.

Quindi non gestisce la congestione, ma la previene”,

ha spiegato Vilmos Simon in risposta alla nostra domanda. Si tratta di uno sviluppo pionieristico in questo senso – secondo quanto riferito, sistemi simili a TRALICO sono stati utilizzati in alcune città cinesi con il nome di City Brain, ma non si sa quasi nulla su cosa siano esattamente in grado di fare.

Vilmos Simon (r4) e lo staff di Istanbul

Lo studio sulla nuova rete neurale, che tiene conto anche dei dati meteorologici, e le soluzioni che ne stanno alla base, sono attualmente in fase di revisione presso una rivista Q1. Nel frattempo, sono in corso i test, per il momento su simulatori. Nella vita reale, si tratterà di un’interfaccia in cui verranno visualizzati i piani di fase, consentendo di effettuare interventi con circa mezz’ora di anticipo. Non si direbbe, ma “pochi secondi di cambiamento possono causare o evitare ingorghi di chilometri”, ha aggiunto il ricercatore del VIK.

Per questo motivo, l’implementazione reale inizierà con un’attenta messa a punto, poiché “i nostri partner turchi hanno grandi aspettative per il progetto e dobbiamo assicurarci di non causare il caos”. Oltre a Vilmos Simon, anche ricercatori senior, dottorandi e studenti di master stanno lavorando al progetto. In Ungheria, lo hanno già testato in un incrocio a Pécs, mentre a Istanbul inizieranno con 5 incroci nel quartiere di Yedikule.

Gli incroci selezionati sulla mappa di Istanbul

I ricercatori ungheresi presenteranno i loro risultati a settembre, in una sessione dedicata di una conferenza internazionale , con rappresentanti di altre università e istituti di ricerca, insieme ai partner turchi e giapponesi. Vilmos Simon terrà uno dei discorsi principali alla conferenza, presentando le possibilità di ottimizzare il controllo del traffico con l’intelligenza artificiale.

Ulteriori accordi di partnership con le città sarebbero importanti perché le amministrazioni locali dispongono di una ricchezza di dati sottoutilizzati che potrebbero essere preziosi, mentre l’acquisto di tali dati dalle aziende è molto costoso. C’è interesse anche da parte di altre città turche e ungheresi. “Vogliamo chiaramente commercializzare il modello, anche se è improbabile che si tratti di un prodotto confezionato, perché ogni città è diversa”, ha detto Vilmos Simon.

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