近日，谷歌研究院發(fā)布了一項(xiàng)關(guān)于“交通疏導(dǎo)”AI模型的研究成果，該模型利用開源模擬軟件SUMO（Simulation of Urban Mobility）進(jìn)行研發(fā)。研究結(jié)果顯示，該模型能夠平均縮短7分鐘擁堵時(shí)間，提升30%交通效率，為解決城市交通問題提供了新的解決方案。
據(jù)悉，谷歌的研究人員使用SUMO軟件建立了西雅圖T-Mobile Park及Lumen Field地區(qū)的基礎(chǔ)模型，并利用谷歌地圖提供的數(shù)據(jù)繪制了完整的熱力地圖。在此基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)將熱力地圖劃分為不同的區(qū)域，并引入“用戶行為模型”及西雅圖警察局提供的路線建議，從而建立了一項(xiàng)可為車主分配最佳路線的“交通疏導(dǎo)”模型。
為了驗(yàn)證該模型的實(shí)用性和效果，谷歌與美國西雅圖交通部合作，在2023年8月及11月的多項(xiàng)大型活動(dòng)中實(shí)際應(yīng)用了這項(xiàng)交通疏導(dǎo)AI模型。配合“動(dòng)態(tài)引導(dǎo)顯示屏（Dynamic Message Signs）”，該模型平均縮短了7分鐘擁堵時(shí)間，成功提升30%交通效率。
谷歌表示，這項(xiàng)研究展現(xiàn)了“模擬技術(shù)”在交通規(guī)劃方面的巨大潛力。通過模擬技術(shù)，可以在大型活動(dòng)場合提升交通效率，并讓道路規(guī)劃者更好地了解“利用率低”的路段，從而改善整體交通環(huán)境。未來，谷歌將繼續(xù)探索模擬技術(shù)在交通規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用，為解決城市交通問題提供更多創(chuàng)新方案。
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