Naštěstí vědci pracují na snížení rizik dopravních zácp, ať už prostřednictvím vývoje automobilů bez řidiče, nebo využitím umělé inteligence v semaforech. Například dlouhé čekání na semaforech by mohlo být minulostí díky nové technologii umělé inteligence (AI), kterou vytvořili výzkumníci z Astonské univerzity. Tento systém, první svého druhu, skenuje živé videozáznamy a upravuje světelnou signalizaci tak, aby aktuální situaci na silnici zohledňovala, udržovala dopravu v pohybu a snižovala zácpy.
Metoda využívá tzv. hluboké učení, kdy software rozpozná, že si nevede dobře, a pokusí se o nový přístup. Díky tomu se neustále rozvíjí a dělá pokroky. Při testování systém překonal všechny ostatní přístupy, které často závisí na ručně navržených fázových přechodech. Nevhodné načasování dopravní signalizace je přitom hlavní příčinou dopravních zácp.
Výzkumníci vytvořili nejmodernější fotorealistický dopravní simulátor Traffic 3D, na kterém trénovali svůj program a učili ho zvládat různé dopravní situace v různých povětrnostních podmínkách. Když byl systém testován na skutečné křižovatce, neměl problém přizpůsobit se reálným dopravním podmínkám, přestože byl vycvičen výhradně na simulacích. Mohl by tedy dobře fungovat i v reálu.
Dr. Maria Chli, lektorka počítačové vědy na Astonské universitě, vysvětlila: „Nastavili jsme to jako hru na řízení dopravy. Program dostane 'odměnu', když dostane auto přes křižovatku. Pokaždé, když auto musí čekat nebo se vytvoří zácpa, dostane 'trest'. My do toho vlastně nijak nezasahujeme, pouze řídíme systém odměn."
V současné době je hlavní forma automatizace semaforů na křižovatkách založena na magnetických indukčních smyčkách; na silnici je umístěn drát, který registruje auta projíždějící přes něj. Program vše počítá a pak na tyto údaje reaguje. Protože umělá inteligence vytvořená týmem Astonské univerzity "vidí" vysokou intenzitu dopravy dříve, než auta projedou semafory, je pohotovější a může reagovat rychleji.
Dr. George Vogiatzis, vedoucí lektor počítačových věd na Astonské universitě, řekl: Důvodem, proč jsme tento program založili na naučeném chování, je to, že dokáže porozumět i situacím, které předtím výslovně nezažil. Testovali jsme zejména s fyzickou překážkou, která dopravní zácpu způsobí, systém si však vedl dobře i v případě semaforů. Pokud existuje příčinná souvislost, počítač nakonec zjistí, jaká je. Jde o velmi výkonný systém.
Program lze nastavit tak, aby zobrazoval jakýkoli dopravní uzel - skutečný nebo simulovaný - a začal se samostatně učit. Systémem odměn lze měnit, například tak, aby program povzbuzoval k rychlému průjezdu vozidel záchranné služby. Program se však vždy učí sám, není naprogramován konkrétními pokyny.
Výzkumníci doufají, že letos začnou systém testovat na skutečných silnicích.
