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MIT神作：利用深度学习让交通拥堵成为历史
发布时间：2024-08-11 10:08:44 浏览量：219次
交通阻塞问题一直困扰着我们，不仅让人头疼，还可能导致约会泡汤。据统计，每年美国司机因交通拥堵而额外花费3000亿美元。
研究人员提出使用自动驾驶汽车来改善交通堵塞，尽管数量不多，但已大幅改善交通状况。MIT的Lex Fridman团队开发了一个模拟游戏，旨在加速未来的实现。
这款名为DeepTraffic的模拟游戏，模拟了典型的道路环境，玩家运用深度学习技术控制自己的汽车。不仅让初学者接触复杂技术概念，也推动专家们开发新技术。
即刻体验神经网络交通游戏
设想你在洛杉矶拥挤的高速公路上开车，需要控制跟前车的距离、变道时机以及避免与其他车辆相撞。这就是路径规划。有了DeepTraffic，任何人都能设计并训练一个深度神经网络来实现这些功能。
上个月，在硅谷举办的GPU技术大会（GTC）上，Fridman分享了游戏基于强化学习的设计原则。通过神经网络执行动作并获得奖励，实现AI。通过反复训练和奖励，神经网络最终掌握操作技巧。
游戏中，神经网络控制一辆红色汽车穿梭在拥挤的高速公路上，旨在尽快抵达目的地。初学者可使用JavaScript在浏览器中控制参数和调整汽车行驶方向，高级玩家可以通过OpenAI Gym训练网络。
速度之争：DeepTraffic带你体验深度学习速度之美。
DeepTraffic最初是为MIT学生开发的课程而设计。一经向公众开放，受到热烈欢迎，至今已有12000人次提交模型。在游戏排行上，记录了最快车速和神经网络速度最快选手。
游戏乐趣源自玩家间竞争，现实奖金更诱人。自动驾驶车辆需规划安全路径，这复杂过程需要AI。像DeepTraffic这类教育工具不仅培养AI开发人员，还有望催生改变汽车生态系统的解决方案。
想了解更多？可查看Fridman在GTC上的演讲（包括PDF和MP4
点击这里）。演讲内容包括路径规划层次、强化学习优劣势、DeepTraffic网络训练技术细节等。
相关链接
MIT深度学习自主驾驶课程
DeepTraffic游戏
Fridman GTC演讲PDF和MP4
GTC车辆会议资料
作者：Danny Shapiro
Danny Shapiro，NVIDIA汽车高级总监，专注汽车解决方案设计。毕业于普林斯顿大学电气工程和计算机科学本科，加州大学伯克利分校哈斯商学院工商管理硕士。
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