Google研究院最近發表了一篇文章，介紹了他們利用開源模擬軟體SUMO（Simulation of Urban Mobility）開發的「交通疏導」AI模型的應用成果
有報道稱，谷歌的研究人員利用SUMO軟體建立了西雅圖T-Mobile Park和Lumen Field地區的基礎模型，並利用谷歌地圖提供的擁堵量、紅綠燈位置和道路平均行駛速度等信息，繪製了詳盡的熱力地圖
▲ 圖源 谷歌官方新聞稿（下同）
研究團隊在此之後將熱力地圖劃分為不同的區域，並引入了「用戶行為模型」和西雅圖警察局提供的路線建議，從而建立了一種能夠為車主分配最佳路線的「交通疏導”模型
根據IT之家的新聞稿，Google研究人員與美國西雅圖交通部合作，在2023年8月和11月的多個大型活動中實際應用了交通疏導人工智慧模型，並配合使用了「動態引導顯示器（Dynamic Message Signs）”，結果顯示平均縮短了7分鐘的擁塞時間，成功提升了30%的交通效率
據Google稱，這項研究顯示了「模擬技術」在交通規劃方面的潛力，可以提高大型活動場所的交通效率，並讓道路規劃者了解利用率低的路段，從而改善整體交通環境
以上是谷歌研究新AI模型，可使交通效率提升30%的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
