Sono stati installati gli scienziati della Carnegie Mellon University (CMU) segnali stradali intelligenti per monitorare e condurre semafori in corrispondenza di intersezioni selezionate in un'area pilota a Pittsburgh. La tecnologia utilizza telecamere e sistemi radar esistenti per tracciare il traffico in tempo reale. Quindi, un'intelligenza artificiale (AI) utilizza algoritmi per determinare il modo migliore per spostare le auto attraverso. I piani del traffico vengono ricalcolati ogni pochi secondi dal computer installato in ogni incrocio. Inoltre, ogni computer fornisce informazioni sui flussi di traffico in entrata verso i suoi vicini nelle intersezioni circostanti.
Stephen Smith, professore di informatica alla CMU, è il creatore di questo software per la gestione del traffico - Surtrac (Scalable Urban Traffic Control) - che combina intelligenza artificiale e teoria del traffico.
Nel giugno di quest'anno, Smith ha vinto un premio internazionale, il Premio internazionale LeMonde Smart Cities per l'innovazione, Per Surtrac. Da allora ha concesso in licenza la tecnologia e ha lanciato una società spin-off, Rapid Flow Technologies, con il supporto di CMU.
Smith ha dimostrato che il suo sistema riduce i tempi di percorrenza del 25 percento, riduce il tempo di inattività del 40 percento e diminuisce i fermi del veicolo da 30 a 40 percento. Il sistema aiuta anche a migliorare l'ambiente, poiché riduce le emissioni di oltre il 20%.
Smith è stato ispirato a concentrare i suoi sforzi sulla riduzione della congestione del traffico quando Henry Hillman, un imprenditore e filantropo locale nell'area di Pittsburgh, ha dato i soldi iniziali a CMU in 2009 per finanziare Traffico 21, un progetto di ottimizzazione del traffico che utilizza l'intelligenza artificiale.
"Il mio gruppo di ricerca aveva lavorato per molti anni nel settore della pianificazione multi-agente e riteneva che questo tipo di approccio avrebbe fornito una solida base per il controllo del segnale adattivo in tempo reale", ha detto Smith.
La posizione del progetto era un ulteriore incentivo per Smith. "Per me personalmente, ho vissuto a Pittsburgh negli ultimi 35 anni ed è stata una grande opportunità per fare qualcosa che avrebbe avuto un impatto positivo diretto sul luogo in cui vivo."
Il progetto è iniziato con l'installazione di Surtrac in appena nove incroci in 2012. Adesso Intersezioni 100 utilizzare il sistema, e il progetto dovrebbe coprire più intersezioni con l'assegnazione di $10.8 milioni borsa di studio ricevuta dalla città dal Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti.
Smith e il suo team stanno attualmente adottando un approccio su 2 per migliorare ulteriormente il flusso del traffico.
In primo luogo, stanno "integrando [il loro] sistema di controllo del segnale con la tecnologia dei veicoli connessi e utilizzando la comunicazione veicolo-infrastruttura (V2I) per migliorare la mobilità", ha detto Smith. Fondamentalmente, ciò comporta il collegamento dei computer di bordo dei veicoli al sistema di controllo semaforo come fonte di dati aggiuntiva per l'IA per prendere decisioni sui flussi di traffico.
In secondo luogo, si stanno concentrando sulla "gestione sicura ed efficiente dei flussi di traffico pedonale", ha detto Smith. Il team, ha spiegato, "ha appena avviato un progetto nell'ambito dell'ADRI (Accessible Transportation Technology Research Initiative) dell'Amministrazione della strada pubblica finalizzato allo sviluppo di un'app mobile che consenta ai pedoni con disabilità di comunicare direttamente con l'intersezione e influenzare attivamente le decisioni di controllo del segnale. ”
Avere un'app che aiuti i pedoni a gestire il traffico sarebbe certamente utile, ma come funzionerebbe?
Smith ha spiegato che l'app imparerà la velocità di incrocio delle intersezioni dell'individuo e comunicherà con il computer che esegue l'intersezione al fine di garantire che i pedoni abbiano abbastanza tempo per farlo in modo sicuro. L'app monitorerà anche i progressi del pedone e regolerà i tempi delle luci in base alle necessità per aumentare la sicurezza del traffico.
Crede che la tecnologia degli smartphone e la sua relativa ubiquità saranno una grande risorsa per le comunicazioni tra le persone all'infrastruttura (P2I), come l'app menzionata sopra, o il rilevamento di danni causati dalle strade attraverso le immagini dei telefoni cellulari. L'obiettivo principale per lui e il suo team in CMU è l'integrazione di smartphone con infrastrutture di traffico per massimizzare le fonti di dati disponibili per l'IA responsabile delle decisioni relative ai flussi di traffico.
Smith e il suo team marceranno in avanti guidati dalla "più ampia idea dell'uso la tecnologia smartphone e la comunicazione P2I per fornire una soluzione robusta ed economica al problema del rilevamento dei pedoni ".
