英国阿斯顿大学2022年5月10日发布的一项研究显示，由该校研发团队开发的一种新型人工智能交通信号系统可通过深度强化自主学习，快速调整交通信号灯的反应，从而减少拥堵。

低效的交通信号控制是城市拥堵的主要原因之一。目前交通信号自动化主要依赖于磁感应回路，铺设在道路上的电线记录经过的汽车，系统进行计数，再对数据做出反馈。此次开发的人工智能系统在汽车通过交通信号之前就能“看到”拥堵的路况并做出调整交通信号的决定，因此反应更快。

研究人员首先构建了一种先进的交通模拟器来训练他们的人工智能系统，让其学习处理不同的交通状况和天气情况，随后在真实的交叉路口进行测试，发现该系统也能适应真实的路况。

该系统使用了深度强化学习技术，研究人员将其设置成一种交通控制游戏。当系统让汽车顺利通过一个路口时，它会获得“奖励”；每次汽车必须等待或出现堵塞时，则会得到负面反馈。研究人员无须输入编程指令，只需控制奖励机制。研究团队希望今年年内将该系统投入真实道路测试。

信息来源：

https://www.aston.ac.uk/latest-news/ai-traffic-light-system-could-make-traffic-jams-distant-memory-0

科技日报.http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2022-05/23/content_535516.htm?div=-1