人工知能のおかげで、赤信号待ちは過去のものになるだろう

私たちは市内を運転中に、このようなことが何度も起こるのを見てきました。人々は前方の交通状況を気にせずに加速する気持ちよさを好みます。そして、急ブレーキをかけ、待って、赤信号でアイドリングします。彼らはその過程で何かを学んだのでしょうか? いいえ、彼らは同じルーチンを何度も繰り返しました。強力なエンジンはそのためにあるんですよね？

信号のある交差点で不快なのは待ち時間だけではありません。車が信号が変わるのを待つ間、燃料を消費し、温室効果ガスを排出します。今日のスタート＆ストップシステムや電気自動車でも、エアコンや補助装置でエネルギーが浪費されています。研究者たちはこの問題の解決策を見つけようと努めてきました。最初の交通感知システムは、交差点を通過するのを待っている車両の数に基づいて赤信号のタイミングを調整するようです。

しかし、さらに多くのことができるはずであり、MITの研究者も関与している。人間の運転手にとって、赤信号のタイミングを計り、それに応じて速度を調整するのは難しいかもしれません。しかし、これは、人工知能を使用して速度を制御する自律走行車によって一貫して達成できます。自動運転車が道路を席巻しようとしている今、これは刺激的な提案となるかもしれない。

新たな研究で、MITの研究者らは人工知能を使って自律走行車の車両群を制御し、信号のある交差点に近づいたり通過したりする際に交通の流れをスムーズに保った。これにより、燃料消費量と排出量が削減され、平均車両速度が向上します。道路上のすべての車両が自動運転になったときに、最良の結果が得られます。それでも、制御アルゴリズムは、25% の人だけが使用したときには機能しました。

科学者たちは、制御アルゴリズムが一連の意思決定を行うことを学習する深層強化学習を使用しました。したがって、このアルゴリズムは、ニューラル ネットワークによって学習された仮定を活用して、何十億もの可能性がある場合でも、適切なシーケンスへの近道を見つけます。しかし研究者たちは、燃料消費量を削減しながら移動時間への影響を抑える戦略をシステムに学習させたいと考えているが、これは矛盾する可能性がある。

「移動時間を短縮するには、車をより速く走らせたいが、排出量を削減するには、車を減速させるか、まったく動かないようにしたい。こうした相反する報酬は、学習エージェントにとって非常に混乱を招く可能性がある」と、上級著者のキャシー・ウー氏は述べた。

テスト段階で、MIT チームは、少なくとも単一の交差点をモデル化した場合、アルゴリズムによって渋滞が発生しないことを発見しました。路上のすべての車が自動運転になれば、その制御システムによって燃料消費量が 18%、CO2 排出量が 25% 削減され、走行速度が 20% 向上します。たとえアルゴリズムが車両の 25% のみを制御する場合でも、燃料と排出量を 50% 削減するメリットが得られます。

前述したように、この研究は単一の交差アルゴリズムに焦点を当てています。しかし、現実の世界では交差点が連続して繋がると事態は複雑になります。研究者らは、複数の交差点のシナリオやさまざまな種類の交差点を含めるように分析をさらに拡大する予定です。この取り組みはまだ初期段階だが、ウー氏はこのアプローチが近い将来に実施される可能性があると考えている。