Искусственный интеллект поможет избежать образования автомобильных пробок.

Для этого достаточно нескольких автономных машин в потоке.

Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли провели исследования, используя алгоритмы ИИ. Они применили методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением (reinforcement learning), для моделирования движения автомобиля в пробках.
При обучении телематические автомобили изучают свой опыт, который был в прошлом и применяют его в новых ситуациях.Разработчики включили в программу стандартные схемы движения:кольцевая дорога, перекрестки, узкие места.Эти «навыки»помогут автономным автомобилям гасить так называемые «ударные волны» других участников движения.
В эксперименте исследователи уже увеличили долю запрограммированных автономных транспортных средств на 10 процентов, увеличив поток трафика в два раза по сравнению со средней скоростью транспортного средства. В симуляции автомобили с автоматическим управлением смогли немного ускорить движение, заставляя транспортные средства, едущие впереди,тормозить реже.
Исследования показывают, что сетевые транспортные средства, которые могут связываться с инфраструктурой и светофорами с помощью технологии car-to-X, могут создавать так называемую «зеленую волну»