Come l’intelligenza artificiale può ridurre traffico ed emissioni

299 0
299 0

I ricercatori di Berkeley, in California, stanno provando a ottimizzare gli algoritmi dedicati ai sistemi di guida autonoma per provare a trovare soluzioni di mobilità più efficienti e sostenibili.

L’idea è quella di usare l’intelligenza artificiale delle auto per far sì che queste siano in grado da sole di regolare il traffico e ridurre il consumo di carburante. Gli studi sono condotti al Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab), divisione del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti d’America gestito dall’Università della California.

A livello pratico, detto in parole povere, gli scienziati stanno lavorando sui sistemi di apprendimento artificiale per “insegnare” alle auto a guidare in maniera più efficiente, andando a influire sui flussi di traffico e sul consumo di energia. Al tempo stesso stanno anche provando a implementare degli algoritmi all’interno dei sistemi di guida per analizzare immagini satellitari e altre informazioni sul traffico provenienti da sensori ambientali, cellulari e altri dispositivi collegati, in modo da migliorare le previsioni sulla qualità dell’aria.

Il principio di base è simile a quello della Vaderbilt University del Tennessee, che avevamo visto al lavoro sui possibili benefici di sistemi automatici come l’Adaptive Cruise Control nell’evitare code autostradali causate da rallentamenti “fantasma”. Ma a Berkeley aggiungono anche un tocco di ecosostenibilità: se le auto sono così intelligenti da regolarsi da sole in termini di distanze e flussi, allora possono anche ottimizzare il consumo di carburante e, di conseguenza, limitare le emissioni di gas nocivi.

Ultima modifica: 30 ottobre 2018