Изследователи в Япония са измислили нов начин за работа с изкуствен интелект, като използват реалния трафик като изчислителна система, което значително намалява потреблението на енергия.

Новият подход, наречен Harvested Reservoir Computing (HRC), е разработен от учени от WPI Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR) в университета Тохоку, разположен в префектура Мияги, Япония.

Вместо да разчита изцяло на енергоемки процесори, методът се възползва от естествената динамика, която вече е налице в сложни системи като градските пътни мрежи. Изследователската рамка за изкуствен интелект третира трафика като изчислителен ресурс. Тя се основава на принципите на резервоарното изчисление – метод на изкуствения интелект, който използва динамичното поведение на сложни системи за обработка на данни. Докато традиционното резервоарно изчисление често разчита на специален физически хардуер или симулирани невронни мрежи, HRC разширява тази идея, като събира изчислителни данни директно от реални физически и социални системи.

За да тества идеята, екипът, ръководен от д-р Хироясу Андо, създаде Road Traffic Reservoir Computing (RTRC) – модел за симулация на трафика в мрежата. Той използва трафик потока в пътните мрежи като изчислителен резервоар. Системата обработва данни чрез постоянно променящите се взаимодействия между превозните средства. Екипът комбинира контролирани лабораторни експерименти с автономни миниатюрни автомобили в мащаб 1/27 с цифрови симулации на градски пътни мрежи с мрежови форма.

Учените с изненада откриват, че точността на прогнозите на системата не достига максимални стойности при свободно движещ се трафик или при пълно задръстване. Вместо това тя достига максималната си стойност точно преди да настъпи задръстване, в критично състояние на средна плътност, когато динамиката на трафика е най-разнообразна и информативна. В този режим транспортната система може естествено да прогнозира бъдещите условия на движение с висока точност, като изисква минимални изчислителни ресурси. Подходът не изисква нов специализиран хардуер.

Екипът отбеляза, че съществуващите сензори за трафик и наблюдателните данни са достатъчни. Това прави метода привлекателен за внедряване в реалния свят, като се има предвид, че той може значително да намали енергопотреблението в сравнение с конвенционалните подходи на изкуствения интелект.

Според изследователите пътищата и другите форми на социална инфраструктура могат да бъдат преосмислени като големи, непрекъснато работещи компютри. Те считат, че тази промяна в перспективата може да има огромно влияние върху начина, по който бъдещите интелигентни градове управляват мобилността, енергопотреблението и градското планиране. Освен това, вместо да добавя повече централизирана изчислителна мощност, системата би могла да интегрира изчисленията директно във физическите системи. По този начин би могло да се намали общото енергийно потребление.

Снимка: Pexels/Tohoku University

Виж още: Нова теория твърди, че гравитацията може да произтича от ентропията, което би могло да доведе до обединена теория на физиката