Nowe badanie przeprowadzone przez naukowców z MIT wykazało, że środki "ekologicznej jazdy", w których prędkości pojazdów są automatycznie kontrolowane w celu ograniczenia zatrzymywania się i pracy na biegu jałowym na skrzyżowaniach, mogą znacznie zmniejszyć emisję dwutlenku węgla w dużych miastach. Badanie - opublikowane w czasopiśmie Transportation Research Part C: Emerging Technologies - wykorzystało zaawansowaną sztuczną inteligencję do modelowania ruchu na tysiącach skrzyżowań w trzech amerykańskich miastach.
Analiza wykazała, że pełne przyjęcie ekologicznej jazdy może zmniejszyć roczną emisję dwutlenku węgla na skrzyżowaniach w całym mieście o 11-22%. System działa poprzez dynamiczne dostosowywanie prędkości pojazdów w celu zmniejszenia natężenia ruchu, a strategia ta nie spowolniłaby ogólnej przepustowości ruchu ani nie wpłynęłaby negatywnie na bezpieczeństwo.
Naukowcy sugerują, że eko-jazda mogłaby zostać wdrożona w najbliższym czasie za pomocą wskazówek dotyczących prędkości w aplikacjach na smartfony. W dłuższej perspektywie mogłoby to obejmować inteligentne polecenia dotyczące prędkości wysyłane bezpośrednio do półautonomicznych i w pełni autonomicznych pojazdów.
Aby było ciekawiej, badanie wykazało, że korzyści można osiągnąć bez wdrażania tego rozwiązania na dużą skalę. Nawet jeśli tylko 10% pojazdów na drogach korzysta z ekologicznej jazdy, miasta mogą odnotować 25-50% całkowitej potencjalnej redukcji emisji CO2. Wynika to z faktu, że nieuczestniczące samochody naturalnie podążałyby za płynniejszym przepływem ruchu stworzonym przez kontrolowane pojazdy. Ponadto zespół odkrył, że skupienie się na zaledwie 20% najważniejszych skrzyżowań w mieście może przynieść 70% całkowitych korzyści w zakresie emisji.
Jest to niemal darmowa interwencja. Mamy już smartfony w naszych samochodach i szybko wprowadzamy samochody z bardziej zaawansowanymi funkcjami automatyzacji. Aby coś mogło szybko skalować się w praktyce, musi być stosunkowo proste do wdrożenia i gotowe do wprowadzenia. Eco-driving spełnia te wymagania. - Cathy Wu, starszy autor badania.
Źródło(a)
ScienceDirect przez MIT News