Sürücüsüz Araçlar Trafiği Önemli Ölçüde Azaltıyor

Trafik sıkışıklığı üzerine çalışan araştırmacılar, bir video oyununu kullanarak, trafik simulasyonunun içine müdahale etmek istedi. Sürücüsüz araçların trafiği önemli ölçüde azalttığı ortaya çıktı.

Senaryolardan birinde, sekiz rakamı şeklindeki merkezi bir kavşak etrafında sürücüler arabalarını sürdü. Diğer senaryolarda ise, bir ya da birkaç trafik şeridi birleştirildi ya da arabalar, çok sık aralıklarla trafik ışıkları olan Manhattan benzeri bir şehir şebekesinden geçtiler. Ekip, tipik insan sürüşünü simüle eden sıradan otomobillerle kendi kendine sürüş yapabilen sürücüsüz araçları karşılaştırarak farklı ölçeklere odaklandı.Sonuçlar etkileyiciydi. Araştırmacıların geçen ay Zürih’teki Robot Öğrenme Konferansı’nda açıkladığı rapora göre, sekiz rakamı şeklindeki merkezi kavşak senaryosunda, 14 tane “insanlı” otomobil, sürücüsüz otomobillerle değiştirildi ve otomobillerin sürüş hızları ikiye katlandı. Normal otomobillerin % 10’u sürücüsüz araçlarla değiştirilerek, genel trafik akışını hızı arttırıldı, hatta bazı durumlarda ortalama otomobil hızı ikiye katlandı. Sürücüsüz araçlar, kendileri ve önlerindeki arabalar arasında bir tampon oluşturarak kısmen daha az fren yapmayı zorlayarak trafik akışını hızlandırdılar. Aynı zamanda, Manhattan simulasyonundaki trafik lambalarına trafik kontrolünün verilmesi, araç sayısını %7 oranında artırdı.

California Üniversitesi’nde çalışan Vinitsky ve ekibi, var olan sorunların çözümü ve yeni fikirlerin üretilebilmesi için, kamuya açık bir şekilde planların duyurulmasının faydalı olacağını söyledi. Bu sayede kamudan da destek alabileceklerini sözlerine ekledi.Farklı alanlardan araştırmacılar, edinilen bilgileri pekiştirerek öğrenmek adına trafik konusunda çeşitli kıyaslama çalışmaları yaptı. UC Santa Barbara’da elektronik müdehdisi Daniel Lazar, konu ile ilgili “Umarım bu işi daha çok genişletirler.” Değerlendirmesinde bulundu.

Çalışmanın sonucunda, Vinitsky gerçekte sürücüsüz araçların bize zaman ve hız kazandıracağı konusunda net tahminlerde bulunmasa da, adaptif hız kontrol sistemleri, trafiği azaltan hızlanma ve frenleme modelleri gibi yeni tekniklerin bize trafik konusunda yardım edebileceğine inanıyor.

TRAI

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

1 hafta ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

1 hafta ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

2 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

2 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

4 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

4 hafta ago