Как работает самый известный ученый, создающий алгоритмы для транспорта будущего
Перспективы массового внедрения беспилотных автомобилей во многом зависят от усилий одного человека. Научные работы Андреаса Маликопулоса позволят избавиться от светофоров и пробок, экономить топливо и намного быстрее добираться в нужное вам место. Их сейчас используют почти все.
Исследователь беспилотного транспорта из Университета штата Делавэр Андреас Маликопулос создал математический аппарат алгоритмов, которые лежат в основе автопилотов робомобилей. С его участием разрабатываются едва ли не все программы, которые должны кардинально изменить городской трафик, рассказывает ScieceDaily. Исследования ученого финансирует напрямую Министерство энергетики США, в котором полагают, что именно на работах Маликопулоса будет основываться массовое внедрение беспилотного транспорта.
Со стороны может показаться, что Маликопулос с коллегами впали в детство и играют в машинки на игрушечном макете городских улиц. Но это не так.
Ученый и его команда отрабатывают математические модели, которые лягут в основу ИИ-алгоритмов управления робомобилями будущего на построенном в Университете Делавэра макете умного города.
«Мы разрабатываем решения, которые обеспечат функционирование будущей транспортной системы, состоящей из беспилотных или, по меньшей мере, подключенных автомобилей, — говорит Маликопулос. — Принципиальная цель — снизить число ДТП, существенно увеличить среднюю скорость автомобилей на городских улицах и сэкономить топливо ради решения экологических проблем».
Подключенные и беспилотные авто в созданной ученым модели общаются друг с другом, что делает ненужными такую привычную вещь, как светофоры.
ИИ автомобилей заменят их, самостоятельно координируя пересечение перекрестков умными транспортными средствами. Такой алгоритм разработан Маликопулосом в сотрудничестве с коллегами из Бостонского университета.
Помимо светофоров алгоритм делает необязательными и многие знаки, ограничивающие скорость. Исследователи смоделировали «поведение» робомобилей в плотном городском трафике и выяснили, что ИИ управляет ими куда рациональнее водителя-человека. На практике это выглядит так: робомобиль набирает скорость в то же мгновение, когда начинает ускоряться впереди едущая машина, и столь же синхронно тормозит.
Математические модели Маликопулоса показывают, что манера вождения ИИ позволит экономить 19-22% топлива и добираться до места назначения на 26-30% быстрее, чем на автомобилях, управляемых людьми.
По мнению экспертов Всемирного экономического форума, массовое внедрение робомобилей ежегодно будет приносить мировой экономике по $3,1 трлн за счет снижения количества аварий и сокращения выбросов СО2.