systeme feux signalisation controle intelligence artificielle

Fini les embouteillages, grâce à un système de feux tricolores piloté par intelligence artificielle

⇧ [VIDÉO] Vous aimerez peut-être aussi ce contenu partenaire (après la publicité)

Dans un avenir proche, les feux de circulation pourront peut-être décider eux-mêmes si vous avez le droit de dépasser ou non. Des scientifiques de l’université d’Ashton viennent de mettre au point un système basé sur l’intelligence artificielle (IA) capable de déterminer si le feu doit passer au vert ou non en fonction du trafic observé en temps réel.

En 2019, on estimait que la congestion dans les zones urbaines du Royaume-Uni coûtait au résident britannique moyen environ 115 heures – et 894 £ en carburant gaspillé et en perte de revenus – chaque année », peut-on lire dans un communiqué de presse de l’université d’Ashton qui détaille cette innovation. “ L’une des principales causes de congestion est l’inadéquation des horaires des feux de circulation “.

Une équipe de chercheurs a donc décidé de s’attaquer de front à ce problème et de réfléchir à un système de feux tricolores plus efficace, qui fluidifierait le trafic en prenant en compte des données en temps réel. Pour cela, ils se sont appuyés sur l’intelligence artificielle, ou plus précisément, sur un programme doté d’un système d’apprentissage automatique. Un succès, disent-ils, puisque les premiers tests ont pu démontrer que leur programme permettait de lisser le trafic plus efficacement que tous les autres systèmes automatiques déjà en place. Leurs conclusions ont été publiées par l’université et présentées à la conférence Agents autonomes et systèmes multi-agents11 mai 2022.

Le principe de leur technologie est relativement simple, puisque l’IA se base sur le flux d’une caméra vidéo pour déterminer la densité du trafic et ajuster les feux de circulation en fonction de celle-ci. En fonction de ce qu’elle peut distinguer via la vidéo, elle prend une décision, et surtout, est capable d’apprendre de ses erreurs pour améliorer ses résultats au fur et à mesure des tests.

Faire face à l’imprévu

En guise de formation, les scientifiques ont fait travailler leur programme sur une simulation appelée Traffic 3D. Elle offre différentes conditions de circulation et météo… Des véhicules de secours ont même été mis en place, pour vérifier le comportement de l’IA vis-à-vis d’eux. A chaque succès, le système recevait une validation, une “récompense” en quelque sorte, un peu comme quand on veut dresser un animal.

L’équipe a configurez cela comme un jeu de contrôle de la circulation. Le programme obtient une « récompense » lorsqu’il conduit une voiture à un carrefour. Chaque fois qu’une voiture doit attendre là où il y a un blocage, il y a une “récompense” négative. Il n’y a en fait aucune contribution de notre part; nous contrôlons juste le système de récompense dit Maria Chli, maître de conférences en informatique à l’Université d’Ashton.

Si le machine learning a été privilégié, c’est parce qu’il permet au système de s’adapter à des situations même si elles n’ont pas été spécifiquement vécues ou programmées au préalable. Par exemple, l’équipe a placé un obstacle physique pour créer un goulot d’étranglement inhabituel, et le programme a tout de même su s’adapter. ” Tant qu’il existe un lien de causalité, l’ordinateur finira par comprendre quel est ce lien. C’est un système extrêmement puissant déclare George Vogiatzis, maître de conférences en informatique à l’Université d’Aston.

Lorsque l’IA a été testée sur une route réelle, elle a réussi à s’adapter. Les chercheurs pensent donc qu’il pourrait être utilisé dans de nombreuses situations de la vie réelle. Des systèmes d’automatisation des feux tricolores existent déjà. Cependant, selon les scientifiques de cette étude, ils s’appuient généralement sur un système de détection qui s’enclenche lorsqu’une voiture passe sur une boucle d’induction magnétique. Cela permet donc aux feux tricolores de s’adapter au trafic, mais pas de véritablement anticiper comme peut le faire une IA basée directement sur des données visuelles.

Les chercheurs espèrent pouvoir commencer à tester leur système en conditions réelles dès cette année. Ils disent qu’il pourrait être placé à n’importe quel carrefour pour commencer à apprendre “tout seul”. De plus, le déploiement ne serait pas forcément coûteux, puisque des caméras de surveillance du trafic sont déjà en place dans de nombreuses villes, comme Londres, qui donne même accès au public sur un site dédié.

Source : Université d’Aston


#Fini #les #embouteillages #grâce #système #feux #tricolores #piloté #par #intelligence #artificielle

Leave a Comment

Your email address will not be published.