蓋世汽車訊 據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)能源部旗下勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（Lwrence Berkeley Ntionl Lbortory，Berkeley Lb）發(fā)布了新的研究項(xiàng)目，旨在將人工智能應(yīng)用到自動(dòng)駕駛車輛中，從而使交通流更為順暢、節(jié)省車輛油耗并改善空氣質(zhì)量。

該機(jī)構(gòu)還與加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）開(kāi)展合作，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)用于訓(xùn)練控制器，實(shí)現(xiàn)更加可持續(xù)的交通模式。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種計(jì)算工具。

利用Flow提升交通流順暢度

Flow是業(yè)內(nèi)首款軟件框架，可供研發(fā)人員發(fā)現(xiàn)、標(biāo)記優(yōu)化交通流的相關(guān)方案，其采用最新款開(kāi)源微型模擬器，可模擬上萬(wàn)輛車輛，部分車輛由人工駕駛，其他車輛則屬于自動(dòng)駕駛車輛的范疇，可定制化交通情境內(nèi)的車輛駕駛。

研究人員利用Flow設(shè)計(jì)、測(cè)試、部署首款互聯(lián)與自動(dòng)駕駛車輛（CAV）的車載系統(tǒng)，主動(dòng)緩解高速道路上走走停停的幽靈賽車現(xiàn)象（stop-nd-go phntom trffic jm）。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)是如何緩解交通擁堵的？

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可被用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)下圍棋并教會(huì)機(jī)器人如何在障礙賽跑場(chǎng)地（obstcle course）奔跑。在培訓(xùn)過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行觀察，然后利用迭代技術(shù)反復(fù)強(qiáng)化該行動(dòng)，然后再挑選出行動(dòng)的優(yōu)先項(xiàng)。

在交通用例中，F(xiàn)low將訓(xùn)練車輛檢查其前方和后方是否有車輛靠近。

DeepAir項(xiàng)目

該防污染項(xiàng)目取名為DeepAir，其意為利用深度學(xué)習(xí)與衛(wèi)星圖像對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行大規(guī)模的評(píng)估。

該項(xiàng)目研究人員將利用深度學(xué)習(xí)算法，分析衛(wèi)星圖片，并將其與手機(jī)的交通信息及環(huán)境監(jiān)測(cè)站采集的數(shù)據(jù)。

據(jù)研究人員預(yù)計(jì)，最終的結(jié)果分析使其能洞察污染物的來(lái)源及分布，最終便于其設(shè)計(jì)更為高效、及時(shí)的介入手段。（本文圖片選自newscenter.lbl.gov）

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