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- Dieser Supercomputer möchte sicherstellen, dass Sie nie wieder im Stau stecken bleiben
Forscher des Argonne National Laboratory (ANL) in den USA beauftragten ihre Supercomputer damit, Verkehrsdaten zu analysieren und künftige Staus vorherzusagen. Nachdem die Forscher fast ein Jahr lang Daten von mehr als 11.000 Sensoren entlang des kalifornischen Autobahnnetzes gesammelt hatten, arbeiteten sie mit ANL-Mathematikern zusammen, um die Daten an Supercomputer zu übertragen. Durch maschinelles Lernen (ML) halfen alle Daten den Forschern, ein Modell auf dem Supercomputer zu trainieren, das nun den Verkehr recht genau vorhersagen kann.
schwarzes Straßendach
Die Forscher veröffentlichten kürzlich die Ergebnisse der Verkehrsprognose zusammen mit ihrer Methodik in der Zeitschrift Transportation Research Record. Berichten zufolge kann das Modell die Daten der letzten Stunde betrachten und die nächste Verkehrsstunde mit großer Genauigkeit, bis auf Millisekunden, vorhersagen. Dies ist nicht das erste Mal, dass ML-Modelle zur Vorhersage des Verkehrs verwendet werden. Allerdings konnten frühere Modelle nur Daten von etwa 200 bis 300 Sensoren verarbeiten. Mithilfe einer auf Graphpartitionierung basierenden Methode, die die Forscher in der Zeitschrift ausführlich beschrieben haben, brachte das Team den Supercomputer dazu, Daten von mehr als 11.000 Sensoren zu verarbeiten. In der Fachzeitschrift berichten die Forscher, dass ihr Modell nicht nur Verkehrsmuster, sondern auch Verkehrsgeschwindigkeit und -durchsatz vorhersagen kann. Berichten zufolge ist das neue System in der Lage, die Verkehrsgeschwindigkeit mit einer Genauigkeit von bis zu 6 Meilen pro Stunde von der beobachteten Geschwindigkeit überall im Netzwerk vorherzusagen. Die Forschung wurde im Rahmen eines größeren Projekts durchgeführt, um effizientere Mobilitätssysteme zu entwerfen und zu planen, die den Verkehr im Falle eines erwarteten Staus potenziell umleiten könnten. Es ist jedoch nicht bekannt, ob das neue Modell umgesetzt wird. aktiven Dienst. Über: Argonne National Laboratory