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人工智能能缓解交通拥堵 并检测空气污染

时间:2018-12-17

近日,劳伦斯伯克利国家实验室的能源部与加州大学合作,正开展以交通问题和空气污染问题为解决目标的人工智能项目。对于交通管理项目,通过深层加固学习来训练自动驾驶车辆,以此系统化驾驶方式,并且还能改善交通流量并减少能量消耗。对于第二个项目,则通过深度学习算法来分析卫星图像,结合来自手机的交通信息和环境传感器发送的数据,从而提高该地区的空气质量。

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伯克利实验室能源分析和环境影响部门主任,加州大学伯克利分校副教授,同时也是该研究团队成员Tom Kirchstetter说:“美国30%的能源使用是用于运输人员和货物,这种能源消耗导致空气污染,包括大约一半的氮氧化物排放以及黑碳(烟灰)排放。”

对于运输和环境方面,机器学习技术可以帮助检查交通事故和环境污染日益严重的问题。这一交通管理项目也被称为“环形项目(Circles)”,或“自动驾驶汽车减少拥堵影响计划”,它是由伯克利实验室研究员Alexandre Bayen领导的,他是加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学教授,同时也是加州大学伯克利分校运输研究所所长。

同时另一个被称为的DeepAir(深度学习和卫星想象,以估算大规模的空气质量影响)的环境项目,由伯克利实验室研究员Marta Gonzalez领导,他也是加州大学伯克利分校城市和区域规划部的教授。研究人员希望他们的研究工作在未来十年内成为实践标准。

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