Des chercheurs proposent une solution basée sur l'IA pour une gestion plus intelligente du trafic
Une nouvelle méthode de gestion du trafic urbain sur les réseaux multi-intersections est discutée dans le Revue internationale des technologies de l'information et de la communication. La recherche promet des améliorations en termes d’efficacité et d’adaptabilité et, en combinant les technologies, elle pourrait relever les défis de longue date liés aux embouteillages et aux schémas de circulation imprévisibles dans les zones urbaines denses.
Renyong Zhang, Shibiao He et Peng Lu de l'Institut d'ingénierie de Chongqing, en Chine, suggèrent que l'utilisation de la technologie véhicule à tout (V2X) pourrait permettre aux véhicules et aux infrastructures d'échanger des données en temps réel sur l'état des routes et le trafic. Ce partage continu de données améliorerait la manière dont les systèmes de gestion du trafic contrôlent les feux de circulation ainsi que les restrictions de vitesse et de voie afin de fluidifier la circulation des véhicules en toute sécurité.
Le système proposé par l’équipe utilise un modèle amélioré de mémoire à long terme et à court terme (LSTM), un type d’intelligence artificielle conçu pour reconnaître des modèles et faire des prédictions. En utilisant un mécanisme de mise à jour par « fenêtre temporelle glissante », le modèle peut apprendre des données en temps réel tout en conservant le contexte historique. En équilibrant les deux, des ajustements plus rapides du flux de trafic peuvent être effectués tout en réduisant la charge de calcul globale sur le système et en réduisant de moitié les temps de prévision.
L'équipe a effectué des simulations et démontré qu'une telle approche pourrait réduire les retards moyens des véhicules d'un peu moins d'un tiers et augmenter le « débit » routier de près de 15 %. Le résultat serait des temps de trajet plus courts et une circulation plus fluide. Cela devrait également améliorer la consommation de carburant et réduire les émissions globales des véhicules.
Les systèmes conventionnels de gestion du trafic utilisent des données historiques ou des entrées limitées en temps réel et ne peuvent donc pas répondre aux conditions routières réelles à un moment donné sans saisie manuelle. De tels systèmes sont utiles dans des scénarios de trafic moins complexes, mais peinent à gérer les changements rapides et imprévisibles du trafic, en particulier dans les réseaux interconnectés plus vastes. Le système nouvellement proposé répond à ces limitations en offrant des ajustements plus réactifs et plus précis.
