Japonya’daki araştırmacılar, gerçek dünyadaki trafiği bir hesaplama sistemi kullanarak yapay zekayı çalıştırmanın yeni bir yolunu buldular. Böylece enerji kullanımını önemli ölçüde azalttılar. Hasat Edilmiş Rezervuar Hesaplama (HRC) adı verilen bu yeni yaklaşım, Japonya’nın Miyagi Eyaleti’nde bulunan Tohoku Üniversitesi’ndeki WPI İleri Malzeme Araştırma Enstitüsü’nden (WPI-AIMR) bilim insanları tarafından geliştirildi. Bu yöntem, tamamen enerji yoğun işlemcilere güvenmek yerine, kentsel yol ağları gibi karmaşık sistemlerde zaten mevcut olan doğal dinamiklerden yararlanıyor.
Kent trafiği yapay zeka hesaplama ile ilişkilendiriliyor
Araştırmacıların yapay zeka çerçevesi, trafiği bir hesaplama kaynağı olarak ele alıyor. Verileri işlemek için karmaşık sistemlerin dinamik davranışından yararlanan bir YZ yöntemi olan rezervuar hesaplamanın prensiplerine dayanıyor.
Geleneksel rezervuar hesaplama genellikle özel fiziksel donanıma veya simüle edilmiş sinir ağlarına dayanırken, HRC bu fikri, hesaplamayı doğrudan gerçek dünyadaki fiziksel ve sosyal sistemlerden hasat ederek genişletiyor.
Fikri test etmek için, WPI-AIMR’de profesör olan Dr. Hiroyasu Ando liderliğindeki ekip, şebeke trafik simülasyonu için bir model olan Yol Trafik Rezervuar Hesaplama (RTRC) sistemini oluşturdu. Bu sistem, hesaplama rezervuarı olarak yol ağlarındaki trafik akışını kullanıyor. Sistem, araçlar arasındaki sürekli değişen etkileşimler yoluyla verileri işliyor.
Ekip, 1/27 ölçekli otonom minyatür araçlar kullanılarak yapılan kontrollü laboratuvar deneylerini, şebeke şeklindeki kentsel yol ağlarının sayısal simülasyonlarıyla birleştirdi. Bilim insanları, sistemin tahmin doğruluğunun serbest akışlı trafikte veya tam tıkanıklıkta zirve yapmadığını keşfetmekten hayrete düştüler. Bunun yerine, trafik dinamiklerinin en çeşitli ve bilgilendirici olduğu kritik, orta yoğunluklu bir durumda, tıkanıklık başlamadan hemen önce maksimuma ulaşıyor.