Wprowadzenie

Korki drogowe są jednym z najbardziej irytujących i kosztownych problemów, z jakimi borykają się mieszkańcy miast na całym świecie. W miarę jak liczba pojazdów rośnie, a miasta się rozrastają, ten problem staje się coraz bardziej dotkliwy. Korki nie tylko przyczyniają się do frustracji kierowców, ale mają również negatywny wpływ na zdrowie publiczne i jakość życia. Siedzenie w korkach oznacza dłuższy czas spędzony w zanieczyszczonym powietrzu, co może prowadzić do problemów z układem oddechowym i sercowo-naczyniowym. Opóźnienia w ruchu wpływają również na poziom stresu oraz zmniejszenie ilości czasu wolnego, co ma negatywny wpływ na ogólne samopoczucie mieszkańców.

Wzrost liczby pojazdów vs. infrastruktura

W miarę jak miasta się rozwijają, liczba pojazdów na drogach ciągle rośnie. Przyspieszona urbanizacja i zwiększona dostępność samochodów sprawiają, że infrastruktura drogowa nie nadąża z adaptacją do nowych potrzeb. Budowa nowych dróg i rozwój transportu publicznego wymaga czasu i środków, a planowanie urbanistyczne nie zawsze jest w stanie przewidzieć tempo wzrostu liczby pojazdów. Konsekwencją tego jest zwiększenie zatorów drogowych, które prowadzą do straty czasu i pieniędzy.

Dlaczego infrastruktura nie nadąża za tym tempem? Powodów jest wiele, ale najważniejsze to ograniczenia budżetowe, złożoność planowania urbanistycznego oraz brak innowacyjnych rozwiązań technologicznych, które mogłyby poprawić zarządzanie ruchem. Dlatego właśnie pojawia się potrzeba wprowadzenia inteligentnych systemów zarządzania ruchem, które mogłyby zoptymalizować przepływ pojazdów w miastach.

Przedstawienie metody opartej na uczeniu przez wzmacnianie

Jednym z nowoczesnych rozwiązań do zarządzania ruchem w miastach jest wykorzystanie sztucznej inteligencji, a szczególnie metod uczenia przez wzmacnianie. Uczenie przez wzmacnianie (ang. Reinforcement Learning, RL) to podejście, w którym agenci uczą się, jak podejmować najlepsze decyzje na podstawie doświadczenia, poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród za wykonywanie konkretnych działań.

Głównym narzędziem tego podejścia jest Deep Q-Network (DQN), które umożliwia modelowi uczenie się optymalnych strategii sterowania poprzez analizę różnych scenariuszy ruchu drogowego. DQN działa poprzez próby i błędy, które umożliwiają agentowi naukę najbardziej efektywnych działań w zmiennych warunkach ruchu. Jest to szczególnie użyteczne w dynamicznie zmieniających się środowiskach miejskich.

Jak działa nasz model DQL

Nasze podejście do zarządzania ruchem w oparciu o Deep Q-Learning (DQL) koncentruje się na optymalizacji przepływu pojazdów poprzez adaptacyjne zarządzanie sygnalizacją świetlną i innymi elementami systemu transportowego. Model DQL analizuje dane z rzeczywistych warunków drogowych, takie jak natężenie ruchu, średnia prędkość czy liczba zatrzymań pojazdów, i na tej podstawie ustala najlepsze metody zarządzania ruchem.

Implementacja naszego modelu DQL przyniosła zaskakujące rezultaty. W eksperymentach udało się zredukować długość kolejek na ulicach o 49% oraz zwiększyć zachęty nagradzające płynne przejazdy o 9%. Te wyniki potwierdzają potencjał modelu w efektywnym zmniejszaniu korków drogowych i poprawie ogólnego doświadczenia użytkowników dróg.

Przykładowo, dla implementacji DQL możemy skorzystać z poniższego fragmentu kodu prezentującego podstawowe zasady działania tej metody:

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Definicja modelu DQL
class DQLModel:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear')
        ])
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001))
        return model

    # Implementacja innych metod...

Efektywność i zastosowanie w miastach

Wprowadzenie modelu DQL w zarządzaniu ruchem miejskim może zmienić oblicze transportu w miastach. Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji w zarządzaniu ruchem możliwe jest dynamiczne dostosowanie sygnalizacji świetlnej i innych systemów transportu, co pozwala na bieżąco reagować na zmieniające się natężenie ruchu.

Pierwsze wdrożenia pokazują, że takie podejście prowadzi do znacznego zmniejszenia zatorów drogowych oraz poprawy płynności ruchu. Długoterminowym celem jest stworzenie inteligentnych miast, gdzie infrastruktura transportowa jest nie tylko bardziej efektywna, ale również znacznie bardziej zrównoważona pod względem środowiskowym. Zmniejszenie korków oznacza redukcję emisji zanieczyszczeń, co przekłada się na poprawę jakości powietrza i mniejsze zużycie paliw kopalnych.

Podsumowanie

Zastosowanie uczenia przez wzmacnianie, w tym modelu Deep Q-Learning, w zarządzaniu ruchem miejskim oferuje znaczący potencjał w redukcji korków. Dzięki zaawansowanym technologiom sztucznej inteligencji możliwe jest nie tylko zmniejszenie frustracji kierowców, ale również znacząca poprawa jakości życia mieszkańców miast i stanu środowiska naturalnego.

Perspektywy na przyszłość są obiecujące: w miarę jak technologia ta będzie się rozwijać, będzie mogła być coraz lepiej dostosowywana do specyficznych sytuacji i wyzwań każdego miasta, prowadząc do tworzenia bardziej inteligentnych i zrównoważonych systemów transportowych.

References

• PMID: 39668197
• DOI: 10.1038/s41598-024-75638-0