Муравьи подсказали человеку, как покончить с пробками на дорогах

Муравьи подсказали человеку, как покончить с пробками на дорогах. Автор исследования, профессор Трентского университета Марко Герриери, в соавторстве с коллегами рассказал о решении ANTi-JAM. Это набор алгоритмов, которые подразумевают "умные дороги" и новые ПДД для беспилотных авто. Как именно насекомые научат людей не стоять в заторах по полтора часа — разобрались ниже.

Спасибо, муравьи

Идея ANTi-JAM (антизатор, где Ant в переводе с английского — муравей) пришла к профессору после детального наблюдения за коллективным поведением насекомых. Герриери утверждает, что подключённые к единой системе беспилотные машины произведут революцию в дорожном движении и повысят безопасность в пути.

По замыслу учёного, алгоритмы будут работать при помощи динамической регулировки скорости и отдельных полос движения для беспилотных авто. ANTi-JAM основан на принципах оптимизации перемещения муравьиных колоний.

Подключённые авто будут наносить "виртуальные феромоны" на дорожную сеть, чтобы указать другим машинам оптимальные маршруты и скорость движения. Мало того, система является самоорганизующейся и адаптивной — а значит, сможет реагировать на изменения дорожной обстановки в реальном времени.

Как это работает у муравьёв

Насекомые оставляют феромоны на своем пути, чтобы направить сородичей к источникам пищи. Чем больше муравьёв идёт по пути, тем чаще вещество помечает дорогу.

На основе муравьиных маршрутов также придумана система АСО. Она используется для решения различных задач управления транспортными потоками, составления расписания и управления светофорами. Алгоритмы ACO показали свою эффективность в снижении загруженности дорог и повышении безопасности дорожного движения.

Но есть и минусы. АСО является централизованной, а значит, ей нужен главный сервер для сбора и обработки данных от всех транспортных средств. Зато ANTi-JAM — это децентрализованный алгоритм, который не требует центрального органа. Это делает систему более масштабируемой и гибкой, чем традиционные алгоритмы ACO.

Задача феромонов

Машины с автопилотом используют феромоны для принятия решений о скорости движения и выборе полосы. Также тачки будут запрограммированы на движение по дорогам с наибольшей концентрацией феромонов. Это поможет избежать заторов и улучшить транспортный поток.

Со временем феромоны исчезают, чтобы система могла адаптироваться к изменяющимся условиям движения. Скорость испарения определяется дорожной обстановкой, поэтому в местах скопления транспорта феромоны пропадут быстрее.

Как подключить машину

Беспилотный транспорт будут оснащать датчиками и коммуникационными устройствами. С помощью этих приборов машины смогут взаимодействовать между собой: обмениваться информацией о своём местоположении, скорости и направлении движения. Также система поможет координировать перемещения, чтобы избежать ДТП и улучшить трафик.

Не всё так просто

Согласно исследованию Марко Герриери, чтобы всё действовало, нужно разработать эффективные и адаптивные стратегии управления транспортным потоком. Это и есть главная проблема. Нынешние системы контроля трафика машин основаны на централизованном управлении, которое часто бывает медленным и негибким.

Предварительно, это работает

Учёные оценили эффективность ANTi-JAM с помощью моделирования сложной дорожной сети с различными условиями движения. Результаты показали, что алгоритмы системы значительно снижают количество пробок и повышают безопасность перемещения транспорта. ANTi-JAM смог сократить среднее время в пути на 20%, а количество аварий — на 30%.

Природа нам в помощь

Ещё в 2010-м японские учёные использовали жёлтую слизистую плесень (Physarum polycephalum) для проектирования токийского метро. Сначала пытливые умы продублировали планировку местности вокруг Токио и разместили плесень на карте города. Затем разбросали овёс в местах расположения 36 близлежащих городов. Жёлтые клетки обучались шаблонам движения, упрощая сеть и создавая социально значимые тоннели.

В итоге Physarum polycephalum отладила свою работу так, что её маршруты стали похожи на реальную систему токийского метро.

Источник: vk.com

Комментарии: