Magyarország kulcsszerepet játszhat a világ forgalmi problémáinak megoldásában.

Magyar mérnökök és kutatók egy innovatív forgalomirányítási rendszeren dolgoznak, amely világszinten páratlan megoldást kínálhat, és segíthet elkerülni a zsúfoltságot az utakon.

Aki városban rendszeresen autózik, az tapasztalhatja, hogy a közlekedési lámpák működése meglehetősen kiszámítható. Bár a napszakok eltérő ciklusokat hozhatnak, a zöld és piros fények váltakozásának ritmusa általában állandó. Ám mivel a forgalom nem mindig ilyen rendezett, nyilvánvaló, hogy a közlekedés irányítása nem csupán a lámpák időzítésére korlátozódhat.

A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Karának kutatócsapata japán és török szakértőkkel együttműködve azon fáradozik, hogy a jövő közvilágítása ne statikusan programozott robotok, hanem algoritmusok által intelligensen vezérelt, a forgalmi viszonyok előrejelzésére képes, alkalmazkodó okoseszközök révén valósuljon meg.

A Multi-Input Deep Learning for Congestion Prediction and Traffic Light Control (TRALICO) projekt másfél évvel ezelőtt vette kezdetét. A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem szakemberei kifejlesztettek egy innovatív neurális hálót, amely nemsokára az éles tesztelési szakaszába lép - nyilatkozta Simon Vilmos, a Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék docense és a projekt koordinátora.

A tesztek színhelye Isztambul, ami nem csupán a híres dugókról ismert, hanem arról is, hogy gazdag forgalomszámlálási adatokban. A város útjain elhelyezett aszfaltba épített radarok és Bluetooth-szenzorok folyamatosan küldik az információkat a közlekedési szakembereknek. Ráadásul mobilcellás adatokkal is rendelkeznek, amelyek megbízható alapot nyújtanak egy mesterséges intelligencián alapuló megoldás számára.

A helyi forgalomirányító központban már egy ideje izgalmas kísérletek zajlanak, ahol a szakemberek kameraképek és egyéb jelek felhasználásával valós időben beavatkoznak a lámpák működésébe. Azonban a cél nem csupán a meglévő problémák utólagos megoldása, hanem egy olyan predikciós modell kifejlesztése, amely előre képes jelezni a forgalom alakulását. Ezzel lehetővé válik, hogy időben és szinkronizált módon avatkozzanak be, így nem csupán a torlódások kezelése, hanem azok megelőzése válik a középpontba.

- Fejtette ki Simon Vilmos.

A fejlesztés tehát úttörő jelentőséggel bír - a TRALICO-hoz hasonló rendszereket állítólag néhány kínai nagyvárosban már alkalmaznak City Brain néven, ám arról, hogy ezek pontosan milyen célokra használhatók, szinte semmiféle információ nem áll rendelkezésre.

Jelenleg egy izgalmas tanulmány áll az elfogadás folyamatában egy Q1-es tudományos folyóiratnál, amely az új, időjárási adatokat is figyelembe vevő neurális hálózatokról és a mögöttük rejlő innovatív megoldásokról szól. A tesztelés fázisa már folyamatban van, egyelőre szimulátorok segítségével. A tervek szerint, amikor a rendszer élesben működik, egy interfészen a fázistervek segítségével körülbelül fél órás előrejelzéseket lehet majd tenni, lehetővé téve a beavatkozást. Talán meglepő, de egy "pár másodperces változtatás is képes kilométeres dugókat létrehozni vagy éppen elkerülni" - mondta a VIK kutatója.

Éppen ezért az éles bevetés egy alapos és körültekintő finomhangolással fog kezdődni, hiszen "a török partnereink jelentős elvárásokkal bírnak a projekttel kapcsolatban, ezért fontos, hogy felkészüljünk, és elkerüljük a káosz kialakulását".

A magyar kutatók szeptemberben egy nemzetközi konferencián külön szekcióban mutatják be az eredményeiket, amelyen részt vesznek a török és japán partnerek mellett más egyetemek, kutatóintézetek képviselői is.