Как искусственный интеллект поможет снизить выбросы и сэкономить время
В Тольятти продолжается установка новых светофоров: их «высаживают» на дорогах с такой скоростью, как будто стремятся побить все рекорды прежних лет. Вполне возможно, что к Новому году число новых «объектов дорожного регулирования» приблизится к магической цифре 100. А ведь только у одного светофора на оживленной улице автомобили выбрасывают десятки килограммов загрязняющих веществ в год. При этом общественность и местный Центр организации дорожного движения, похоже, совершенно не волнует проблема увеличения выхлопов. А ведь решение проблемы лежит на поверхности: это умная перенастройка светофоров, которая может уменьшить простои авто в пробках, снизить выбросы в атмосферу и сохранить безопасность дорожного движения.
Умный город
Речь идет о создании «умной» инфраструктуры дорожной сети – части проекта «Умный город», вокруг которого последние пять лет шло так много дискуссий. Казалось, наш город так никогда и не поумнеет. Но вот в апреле 2018 года министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства наконец-то включило Тольятти в пилотный проект «Умного города», важной частью которого как раз и является развитие городских транспортных систем. Ждем продвижения этого проекта в Тольятти, а пока посмотрим, что делают в других городах.
Чужой опыт
И первая в нашем списке примеров даже не Москва, Питер и не Казань, а столица Марий Эл – Йошкар-Ола. Там год назад заявили о начале установки систем искусственного интеллекта, с помощью которых работа светофоров максимально оптимизируется. Однако провернуть такое в Йошкар-Оле достаточно сложно: несмотря на то, что в городе всего 90 светофоров, все они старые и сильно проигрывают современным системам, которые можно перепрограммировать в течение нескольких минут. Установка новых требует значительных ресурсов – и временных, и финансовых. И пока идет процесс их выделения, в Йошкар-Оле решили реализовать проект «зеленая волна». Его суть такова: автомобилист стартует из определенной точки города и беспрепятственно проезжает все светофоры, даже на очень протяженной улице, на зеленые сигналы.
Идем дальше: вот скромный город Чебоксары, где уже не первый месяц эффективно применяют систему искусственного интеллекта на светофорных перекрестках, чтобы избежать образования пробок. Действует она довольно примитивно, но эффективно: два светофора работают в связке с камерой, а система посредством искусственного интеллекта анализирует транспортные потоки и разводит их, чтобы не создавать заторы на дороге.
«Зеленая волна»
«Наибольшие выбросы от автомобиля происходят в моменты торможения и разгона, и частая остановка на светофорах влияет на их увеличение – именно тогда более всего загрязняется окружающая среда. Когда автомобиль идет в обычном стабильном режиме, выбросы у него минимальные, – комментируют ученые и экологи. – В этом смысле «зеленая волна» имеет дополнительную смысловую нагрузку, ведь она помогает снизить вредные выбросы на таком участке дорогие как минимум на 50–60%».
«Можно приблизительно подсчитать эффект от создания в городе «зеленой волны». Рассмотрим его на примере выброса оксида азота от 1 тыс. автомобилей, работающих на бензиновом двигателе: в момент разгона-торможения тысяча авто выбрасывает за одни сутки на одном светофоре 120 г такого вещества», – говорит заведующая кафедрой промышленной и экологической безопасности ТГУ профессор Лариса Горина.
Ну а если 1 тыс. авто сделает остановку у 10 светофоров, оксида азота за сутки в воздух города будет выброшено 1,2 кг. Подсчет, конечно, весьма приблизительный, но показательный: если предположить, что «зеленая волна» даст проехать тысяче авто через 10 светофоров без остановок, то наш город избавится примерно от килограмма оксида азота. А ведь кроме него есть еще оксид серы, углеводороды, бензопирен, альдегиды: значения по выбросам всех этих веществ могут быть значительно снижены. Причем просто за счет перенастройки светофоров.
Директор Центра организации дорожного движения Денис Ященко рассказал, что на эту тему делается в Тольятти: «У нас в городе организована «зеленая волна»: от перекрестка ул. Мичурина – Автозаводское шоссе до перекрестка Южное шоссе – Обводное шоссе. Проект выполнен при помощи 3G-модемов. Но в силу определенных обстоятельств «зеленая волна» работает некорректно, дает сбой. Прерывают ее дополнительные светофоры около психоневрологического диспансера и на перекрестке 40 лет Победы – Южное шоссе. У нас есть планы довключения в «зеленую волну» и этих двух светофоров, но в настоящий момент это сложно сделать.
Все новые светофоры, которые мы устанавливаем на улицах города, объединить в умную сеть можно, но только кабельным путем, при помощи контроллеров. Однако на это средства в бюджете пока не предусмотрены. Установить контроллеры на всех дорогах – дорогое удовольствие. Пока перед нашим центром стоят другие задачи: надо заменить подложку на дорожных знаках с простой на флуоресцентную, в местах нерегулируемых пешеходных переходов установить светофорные объекты. Финансирование мы получаем из вышестоящих бюджетов, где четко прописано, на что именно должны быть потрачены эти деньги».
Как это делают у них
В США и Европе, конечно, все намного круче: там уже не первый год внедряют искусственный интеллект (ИИ) в системы контроля движения. Он делает возможным безопасное передвижение по городу для водителей и пешеходов, уменьшает простои транспорта, что автоматически снижает вредные выбросы от автомобилей. Но для того чтобы система заработала, нужны данные – очень много данных. С этой целью стартапы, работающие над передовыми технологиями, устанавливают на светофорах множество сенсоров для сбора информации, необходимой, чтобы понять причины дорожных заторов и научиться справляться с ними в режиме реального времени.
Один из таких проектов в американском Питтсбурге реализует софтверная компания Rapid Flow Technologies. Ее ИИ-система управления дорожным движением под названием Surtrac с помощью датчиков и камер координирует работу светофоров на перекрестках. К примеру, она может посылать команду на удлиннение фазы зеленого сигнала для снижения загруженности того или иного участка.
Сегодня ИИ-система управления дорожным движением Surtrac помогла на 42% уменьшить простой автомобилей на светофорах в оживленном районе Питтсбурга.
Кроме того, чтобы воспользоваться услугами зарубежных и ведущих российских компаний в этой сфере, можно попробовать и свои силы. В Тольятти такой стартап вполне возможно реализовать: в стенах технопарка «Жигулевская долина» находится множество IT-компаний, разрабатывающие софт-продукты.
Что же касается Rapid Flow, то эта компания не останавливается на достигнутом: она разрабатывает новую функцию, которая позволит водителям загружать в систему запланированные маршруты. Эта информация сможет использоваться для подстройки режима работы светофоров, чтобы еще больше снизить время простоя автомобилей. Здорово, правда?
Прогнозирование трафика
Тем временем британский стартап под названием Vivacity Labs выбрал несколько другой подход. В городе Милтон-Кинс на юго-востоке Англии компания с помощью изготовленных на заказ датчиков, установленных на светофорах по всему городу, собирает данные о характере движения транспорта. Предполагается, что в конечном итоге с помощью этой информации система сможет делать прогнозы относительно дорожного трафика и давать рекомендации водителям, а в дальнейшем – регулировать работу светофоров.
Датчики в системе Vivacity Labs не просто собирают информацию: каждый из них представляет собой полнофункциональный компьютер, подключенный к камере, который способен в режиме реального времени анализировать движение на перекрестке и прогнозировать его развитие.
Кстати, в Москве и Казани используется итальянская система UTOPIA (Urban Traffic Control System Architecture — архитектура системы управления городским дорожным движением), которая сочетает в себе механизмы прогнозирования и создания преимуществ для общественного и специального транспорта. Правда, даже в столице эта система пока внедрена всего лишь на 72 перекрестках со светофорами из более чем 2 тысяч.
Игра в «машинки»
Самый оригинальный подход к регулированию движения в городах предложили в 2011 году в канадском Торонто – MARLIN-ATSC (Multiagent Reinforcement Learning for Integrated Network of Adaptive Traffic Signal Controllers). Авторы этой разработки решили уйти от централизованной системы, заменив ее светофорами-агентами с ИИ-устройствами, которые еще и способны общаться между собой для выбора схемы движения.
В программе, которую загружают в каждый светофор, описан принцип машинного обучения, который предполагает общение агента (светофора) с системой дорожного движения. Каждое действие светофора каким-то образом влияет на дорожную ситуацию, об изменении которой можно судить по информации, получаемой с датчиков. Получив эту информацию (так называемое вознаграждение), светофор-агент вычисляет функцию своей полезности и в дальнейшем опирается на приобретенный опыт.
Для координации агентов между собой использована теория игр, а именно – стохастическая игра. Во время игры агенты перебирают варианты своих решений (оставить или сменить фазу светофора) и получают вознаграждения (данные о простое автомобилей), основанные на общих решениях. Каждое решение светофора-агента привязано к набору показателей текущего состояния: какая включена фаза, как давно включена эта фаза, какая пробка скопилась по каждому из направлений перекрестка.
«Игроки» должны выработать такие модели поведения, которые приведут к наилучшему общему результату – так называемому равновесию Нэша. Полученные таблицы «полезности» для пар «состояние – решение» и становятся той политикой, которой в дальнейшем будет руководствоваться каждый светофор. «Обучаются» светофоры, естественно, на компьютерной модели, а не в реальных дорожных условиях.
Непосредственно сравнить эффективность всех перечисленных систем управления светофорами невозможно – для этого пришлось бы по очереди опробовать каждую из них в одном и том же городе (на одних и тех же перекрестках). Поэтому различные алгоритмы сравнивают по тому, насколько они улучшили транспортную обстановку.
Автомобили выбрасывают в воздух Тольятти больше химии, чем химпредприятия
Важно помнить, что Тольятти до сих пор продолжает удерживать статус автомобильной столицы России: у нас на 1 тыс. жителей приходится 337 автомобилей. А это значит, что по нашим дорогам, протяженность которых составляет 860,5 км, передвигаются более 200 тыс. авто.
Всего же, по данным сайта ecoknowledge.ru, автотранспорт выбрасывает в атмосферу Тольятти целых 77 тыс. тонн загрязняющих веществ в год. Из них около 45 тыс. тонн – окиси углерода, 3,2 тыс. тонн окислов азота и 7 тыс. тонн углеводородов.
Любое уменьшение простоя автотранспорта будет благоприятным для нашей атмосферы. Даже с внедрением и расширением обычной «зеленой волны» мы как минимум избавимся от нескольких тонн вредных веществ в нашем воздухе и уменьшим ожидание в пробках, в которых проводят часы своей жизни автолюбители.
А ведь именно время человека ряд российских госструктур уже официально признал самым главным ресурсом, который надо экономить. Не говоря уже о самом ценном – здоровье.
