人工智能能缓解交通拥堵 并检测空气污染

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  近日,劳伦斯伯克利国家实验室的能源部与加州大学战略商务合作,正开展以交通问题 和空气污染问题 为解决目标的人工智能项目。对于交通管理项目,通太满度1加固学习来训练自动驾驶车辆,以此系统化驾驶最好的辦法 ,而且还能改善交通流量并减少能量消耗。对于第一三个项目,则通太满度1学习算法来分析卫星图像,结合来自手机的交通信息和环境传感器发送的数据,从而提高该地区的空气质量。

  伯克利实验室能源分析和环境影响部门主任,加州大学伯克利分校副教授,同去也是该研究团队成员Tom Kirchstetter说:“美国300%的能源使用是用于运输人员和货物,你你什儿 能源消耗原应分析空气污染,包括共要一半的氮氧化物排放以及黑碳(烟灰)排放。”

  对于运输和环境方面,机器学习技术都都可以帮助检查交通事故和环境污染日益严重的问题 。你你什儿 交通管理项目也被称为“环形项目(Circles)”,或“自动驾驶汽车减少拥堵影响计划”,它是由伯克利实验室研究员Alexandre Bayen领导的,他是加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学教授,同去也是加州大学伯克利分校运输研究所所长。

  同去另一三个 被称为的DeepAir(深度1学习和卫星想象,以估算大规模的空气质量影响)的环境项目,由伯克利实验室研究员Marta Gonzalez领导,他也是加州大学伯克利分校城市和区域规划部的教授。研究人员希望大伙的研究工作在未来十年内成为实践标准。

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