Как работает самый известный ученый, создающий алгоритмы для транспорта будущего
Logo
Cover

Перспективы массового внедрения беспилотных автомобилей во многом зависят от усилий одного человека. Научные работы Андреаса Маликопулоса позволят избавиться от светофоров и пробок, экономить топливо и намного быстрее добираться в нужное вам место. Их сейчас используют почти все.

Исследователь беспилотного транспорта из Университете штата Делавэр Андреас Маликопулос создал математический аппарат алгоритмов, которые лежат в основе автопилотов робомобилей. С его участием разрабатываются едва ли не все программы, которые должны кардинально изменить городской трафик, рассказывает ScieceDaily. Исследования ученого финансирует напрямую Министерство энергетики США, в котором полагают, что именно на работах Маликопулоса будет основываться массовое внедрение беспилотного транспорта.

Со стороны может показаться, что Маликопулос с коллегами впали в детство и играют в машинки на игрушечном макете городских улиц. Но это не так.

Ученый и его команда отрабатывают математические модели, которые лягут в основу ИИ-алгоритмов управления робомобилями будущего на построенном в Университете Делавэра макете умного города.

«Мы разрабатываем решения, которые обеспечат функционирование будущей транспортной системы, состоящей из беспилотных или, по меньшей мере, подключенных автомобилей, — говорит Маликопулос. — Принципиальная цель — снизить число ДТП, существенно увеличить среднюю скорость автомобилей на городских улицах и сэкономить топливо ради решения экологических проблем».

Подключенные и беспилотные авто в созданной ученым модели общаются друг с другом, что делает ненужными такую привычную вещь, как светофоры.

ИИ автомобилей заменят их, самостоятельно координируя пересечение перекрестков умными транспортными средствами. Такой алгоритм разработан Маликопулосом в сотрудничестве с коллегами из Бостонского университета.

Помимо светофоров алгоритм делает необязательными и многие знаки, ограничивающие скорость. Исследователи смоделировали «поведение» робомобилей в плотном городском трафике и выяснили, что ИИ управляет ими куда рациональнее водителя-человека. На практике это выглядит так: робомобиль набирает скорость в то же мгновение, когда начинает ускоряться впереди едущая машина, и столь же синхронно тормозит.

Математические модели Маликопулоса показывают, что манера вождения ИИ позволит экономить 19-22% топлива и добираться до места назначения на 26-30% быстрее, чем на автомобилях, управляемых людьми.

По мнению экспертов Всемирного экономического форума, массовое внедрение робомобилей ежегодно будет приносить мировой экономике по $3,1 трлн за счет снижения количества аварий и сокращения выбросов СО2.