Các nhà nghiên cứu đã triển khai một hệ thống hoa tiêu mới lắp đặt trong xe, có thể thông báo cho người lái xe biết về sự tắc nghẽn giao thông có khả năng xảy ra ở phía trước và tư vấn cho người lái xe một lộ trình tốt nhất đối với cuộc hành trình của họ.
Các nhà nghiên cứu đã triển khai một hệ thống hoa tiêu mới lắp đặt trong xe, có thể thông báo cho người lái xe biết về sự tắc nghẽn giao thông có khả năng xảy ra ở phía trước và tư vấn cho người lái xe một lộ trình tốt nhất đối với cuộc hành trình của họ.
Hệ thống mang tên CADRE (Congestion Avoidance Dynamic Routing Engine - Phương tiện chỉ đường năng động tránh tắc nghẽn) này sử dụng Trí tuệ Nhân tạo ( Artificial Intelligence - AI) để diễn giải các thông tin về giao thông, kết hợp với một hệ thống GPS (Global Positioning System - Hệ thống định vị toàn cầu) đặc biệt.
Dự án này là một phần của một côngxoocxium, bao gồm trường Đại học Portsmouth, ComSine, Smartcom Software, Transport Research Laboratory, ViaMichelin và Hội đồng Địa hạt Hampshire County, Anh.
CADRE có thể cảm nhận được sự chậm lại dần của dòng xe cộ và dự báo tình trạng tắc nghẽn, nó hoạt động bằng cách giám sát các xe khác đi trên đường, thông báo cho người lái xe ở cách xa từ 5 đến 10 dặm về một tình trạng có khả năng xảy ra và tư vấn các bước nên theo để tránh được ùn tắc khi vẫn còn có thể.
Phần mềm AI được xây dựng dựa trên logic mở (Fuzzy Logic), tức là bắt chước theo lập luận của con người. Khả năng này được tạo nên tại Viện Nghiên cứu Công nghiệp (IIR) thuộc trường Đại học Portsmouth, là nơi chuyên sâu về việc sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng công nghiệp.
Tiến sĩ David Brown, Giám đốc IIR cho biết: "Hệ thống này dịch giải ngay tại chỗ các dữ liệu từ các điều kiện giao thông hiện tại, vì vậy những người lái xe có thể nhận được tư vấn kịp thời và có thể thực hiện một sự lựa chọn sáng suốt. Nó được thiết kế để tháo gỡ khó khăn cho người lái xe khi quyết định có nên thử đi theo một lộ trình thay thế hay không".
Hệ thống này giám sát tốc độ giao thông thay đổi theo từng ngày trong tuần và theo từng thời điểm trong ngày và thậm chí là đối với từng con đường riêng biệt. Điều đó có nghĩa là thời gian cuộc hành trình có thể dự doán trước được một cách chính xác hơn và các lộ trình tốt hơn được tính toán, trong đó có tính đến các điều kiện giao thông đặc trưng đối với từng thời điểm đi lại.
CADRE liên tục nhận biết về các dữ liệu sắp tới của người lái xe và sẽ đưa ra các dự đoán ngắn hạn và dài hạn về tốc độ và những tình huống luôn thay đổi liên tục được cập nhật và cải thiện sự hiểu biết của nó.
"Hiện tại việc xác định lộ trình có thể thực hiện trong một thời gian hoặc khoảng cách tối thiểu, nhưng điều đó có thể mở rộng một cách dễ dàng sang các hạng mục khác như chi phí tối thiểu hay lượng phát xạ CO2 tối thiểu", Tiến sĩ Brown cho biết.
Richard Walker thuộc Transport Research Laboratory nói: "Hệ thống giao thông ở Anh là một trong những động lực chủ chốt chi phối nền kinh tế và ngày càng có thêm nhiều xe cộ lăn bánh trên đường, một hệ thống như CADRE sẽ là một công cụ có giá trị trong việc duy trì các luồng giao thông liên tục thông suốt".
Các kế hoạch tương lai đối với hệ thống này sẽ mở rộng đến các bến phà, tàu hoả và thậm chí là cả máy bay, cho phép người du hành có thể khảo sát các thời điểm xuất phát khác nhau để ước tính thời gian tốt nhất và lộ trình đi lại nhanh nhất.
NACESTI (ScienceDaily, 7/2008)