Qualquer motorista que já esperou vários ciclos para que um semáforo gire o verde sabe como os interseções sinalizadas podem ser irritantes. Mas sentar -se nos cruzamentos não é apenas um arrasto à paciência dos motoristas – a marcha lenta improdutiva pode contribuir com até 15 % das emissões de dióxido de carbono do transporte terrestre dos EUA.
Um estudo de modelagem em larga escala liderado pelos pesquisadores do MIT revela que medidas de direção ecológica, que podem envolver ajustar dinamicamente a velocidade do veículo para reduzir a parada e a aceleração excessiva, pode reduzir significativamente aqueles CO2 emissões.
Usando um poderoso método de inteligência synthetic chamado aprendizado de reforço profundo, os pesquisadores realizaram uma avaliação aprofundada do impacto dos fatores que afetam as emissões de veículos em três principais cidades dos EUA.
Sua análise indica que as medidas de direção ecológica podem reduzir as emissões anuais de carbono de interseção em toda a cidade em 11 a 22 %, sem desacelerar a taxa de transferência de trânsito ou afetar a segurança do veículo e do trânsito.
Mesmo que apenas 10 % dos veículos na estrada empregem eco-dirigir, isso resultaria em 25 a 50 % da redução whole nas emissões de CO2, descobriram os pesquisadores.
Além disso, a otimização dinamicamente os limites de velocidade em cerca de 20 % dos cruzamentos fornece 70 % do whole de benefícios de emissão. Isso indica que as medidas de direção ecológica podem ser implementadas gradualmente enquanto ainda têm impactos mensuráveis e positivos na mitigação das mudanças climáticas e na melhoria da saúde pública.
“Estratégias de controle baseadas em veículos como a direção ecológica podem mover a agulha na redução de mudanças climáticas. Mostramos aqui que as ferramentas modernas de aprendizado de máquina, como aprendizado de reforço profundo, podem acelerar os tipos de análise que apóiam a tomada de decisão sociotécnica e a tomada de Detos e a CABTIATE DATATION, o Iceberg”, diz o autor da Autor Sênior Cathy Wu, a THOMAS D. D. e a Virginia W. Cabot W. e Sociedade (IDSS) do MIT e membro do Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão (TIDS).
Ela se junta ao artigo da autora principal Vindula Jayawardana, uma estudante de pós -graduação do MIT; bem como estudantes de pós -graduação do MIT AO Q, Cameron Hickert e Edgar Sanchez; A estudante de graduação do MIT, Catherine Tang; Baptiste Freydt, um estudante de graduação da ETH Zurich; e Mark Taylor e Blaine Leonard, do Departamento de Transportes de Utah. O A pesquisa aparece em Pesquisa de transporte Parte C: Tecnologias emergentes.
Um estudo de modelagem de várias partes
As medidas de controle de tráfego normalmente lembram a infraestrutura fixa, como sinais de parada e sinais de trânsito. Mas à medida que os veículos se tornam mais avançados tecnologicamente, ele apresenta uma oportunidade para dirigir ecologicamente correto, que é um termo de captura para medidas de controle de tráfego baseadas em veículos, como o uso de velocidades dinâmicas para reduzir o consumo de energia.
No curto prazo, a direção ecológica pode envolver orientação de velocidade na forma de painéis de veículos ou aplicativos para smartphones. A longo prazo, a direção ecológica pode envolver comandos de velocidade inteligentes que controlam diretamente a aceleração de veículos semi-autônomos e totalmente autônomos através de sistemas de comunicação de veículo a infraestrutura.
“A maioria dos trabalhos anteriores se concentrou em como para implementar a direção ecológica. Mudamos o quadro para considerar a questão de deveria Implementamos a direção ecológica. Se fôssemos implantar essa tecnologia em escala, faria diferença? ” Wu diz.
Para responder a essa pergunta, os pesquisadores embarcaram em um estudo de modelagem multifacetado que levaria a maior parte de quatro anos para ser concluída.
Eles começaram identificando 33 fatores que influenciam as emissões de veículos, incluindo temperatura, grau de estrada, topologia de interseção, idade do veículo, demanda de tráfego, tipos de veículos, comportamento do motorista, tempo de trânsito, geometria da estrada, and so forth.
“Um dos maiores desafios foi garantir que fôssemos diligentes e não deixassem de fora nenhum fator importante”, diz Wu.
Em seguida, eles usaram dados de mapas de rua abertos, pesquisas geológicas dos EUA e outras fontes para criar réplicas digitais de mais de 6.000 cruzamentos sinalizados em três cidades – Atlanta, São Francisco e Los Angeles – e simularam mais de um milhão de cenários de tráfego.
Os pesquisadores usaram o aprendizado de reforço profundo para otimizar cada cenário para a direção ecológica para alcançar os benefícios máximos de emissões.
O aprendizado de reforço otimiza o comportamento de direção dos veículos por meio de interações de tentativa e erro com um simulador de tráfego de alta fidelidade, recompensando comportamentos de veículos com mais eficiência energética enquanto penalizam aqueles que não são.
No entanto, o treinamento de comportamentos de veículos que generalizam em diversos cenários de tráfego de interseção foi um grande desafio. Os pesquisadores observaram que alguns cenários são mais parecidos entre si do que outros, como cenários com o mesmo número de faixas ou o mesmo número de fases de sinal de trânsito.
Como tal, os pesquisadores treinaram modelos de aprendizado de reforço separados para diferentes aglomerados de cenários de tráfego, produzindo melhores benefícios de emissão em geral.
Mas mesmo com a ajuda da IA, a análise do tráfego em toda a cidade no nível da rede seria tão computacionalmente intensiva que poderia levar mais uma década para se desvendar, diz Wu.
Em vez disso, eles quebraram o problema e resolveram cada cenário de direção ecológica no nível de cruzamento particular person.
“Conseguimos cuidadosamente o impacto do controle ecológico em cada interseção nos cruzamentos vizinhos.
Benefícios significativos de emissões
Quando analisaram os resultados, os pesquisadores descobriram que a adoção completa de dirigir ecológica poderia resultar em reduções de emissões de interseção entre 11 e 22 %.
Esses benefícios diferem dependendo do structure das ruas de uma cidade. Uma cidade mais densa como São Francisco tem menos espaço para implementar a condução ecológica entre os cruzamentos, oferecendo uma possível explicação para a economia reduzida de emissões, enquanto Atlanta podia ver maiores benefícios dados seus limites de velocidade mais altos.
Mesmo que apenas 10 % dos veículos empregam eco-dirigindo, uma cidade ainda poderia realizar 25 a 50 % do whole de emissões por causa da dinâmica de acompanhamento de carros: os veículos que não são de direção eco seguiriam os veículos ecológicos controlados, à medida que otimizavam a velocidade para passar suavemente através de interseções, reduzindo suas emissões de carbono também.
Em alguns casos, a direção ecológica também pode aumentar a taxa de transferência do veículo, minimizando as emissões. No entanto, a WU adverte que o aumento da taxa de transferência pode resultar em mais motoristas que levam às estradas, reduzindo os benefícios das emissões.
E embora sua análise de métricas de segurança amplamente usadas conhecidas como medidas de segurança substituta, como o tempo para colisões, sugira que a direção ecológica é tão segura quanto a direção humana, isso pode causar comportamento inesperado em fatores humanos. Mais pesquisas são necessárias para entender completamente possíveis impactos em segurança, diz Wu.
Seus resultados também mostram que a direção ecológica pode proporcionar benefícios ainda maiores quando combinados com soluções alternativas de descarbonização de transporte. Por exemplo, 20 % de adoção ecológica em São Francisco cortaria os níveis de emissão em 7 %, mas quando combinados com a adoção projetada de veículos híbridos e elétricos, cortaria emissões em 17 %.
“Esta é uma primeira tentativa de quantificar sistematicamente os benefícios ambientais em toda a rede de dirigir ecologicamente corretos. Esse é um ótimo esforço de pesquisa que servirá como uma referência importante para que outros desenvolvam na avaliação de sistemas de direção ecológica”, diz Hesham Rakha, o professor de engenharia de Samuel L. Pritchard da Virginia Tech, que não estava envolvido com essa pesquisa.
E enquanto os pesquisadores se concentram nas emissões de carbono, os benefícios estão altamente correlacionados com melhorias no consumo de combustível, uso de energia e qualidade do ar.
“Isso é quase uma intervenção gratuita. Já temos smartphones em nossos carros e estamos adotando rapidamente carros com recursos de automação mais avançados. Para que algo escala rapidamente na prática, deve ser relativamente simples de implementar e pronto para a pá.
Este trabalho é financiado, em parte, pela Amazon e pelo Departamento de Transportes de Utah.