Google Green Light - optymalizacja sygnalizacji świetlnej przez AI
Projekt wykorzystuje metody uczenia maszynowego oraz dane z Google Maps do optymalizacji ustawień drogowej sygnalizacji świetlnej. Wyniki z miast uczestniczących w projekcie pokazują zmniejszenie czasu oczekiwania na skrzyżowaniach do 30% oraz zmniejszenie emisji spalin o około 10%.
Jossarian z- #
- #
- #
- #
- #
- #
- 112
- Odpowiedz
Komentarze (112)
najlepsze
@nbhd: właśnie dlatego boją się nowych technologii, bo siedzą w tym i rozumieją zagrożenia. Jak w tym tekście poniżej:
Nawet tam, gdzie wdrożona jest ta mityczna "inteligencja", w ogóle jej nie widać. Sygnalizacje sprawiają wrażenie działania wg bardzo sztywnych cykli, bez uwzględnienia danych z czujników. Zero dynamiki, same sztywne schematy, które i bez tych wszystkich elementów detekcyjnych i spinania wszystkiego w system używano już sto lat temu. Nie zdziwiłbym się też, gdyby wynikało to po części z anachronicznych
Pierwsza linijka w artykule. Coś mi się wydaje, że redukcja korków to tylko efekt uboczny. ( ͡° ͜ʖ ͡°)
Sam projekt oczywiście na plus.
@jakub-dolega: I to jest przerażające
Jaki jest średnia?
A nie... czekaj.
Najpierw za darmo dla wszystkich samochodów.
Potem zacznie się zliczać.
I jak będzie więcej niż 100 samochodów za godzinę to się policzy za każdy następny kilka kredycików.
I cyk - udziałowcy będą zadowoleni.