Ùn tắc giao thông để cung cấp năng lượng cho AI khi các nhà khoa học biến đường phố thành máy tính

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tohoku ở Nhật Bản đã phát triển một phương pháp AI mới gọi là Tính Toán Dự Trữ Thu Hoạch (Harvested Reservoir Computing - HRC), tận dụng động lực giao thông thực tế như một nguồn tài nguyên tính toán, giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng so với các hệ thống AI truyền thống. Phương pháp này dựa trên nguyên tắc tính toán dự trữ bằng cách sử dụng các tương tác phức tạp, tự nhiên xảy ra trong mạng lưới đường phố đô thị — cụ thể là dòng chảy giao thông — như một "bể chứa" để xử lý dữ liệu. Nhóm nghiên cứu do Giáo sư Hiroyasu Ando dẫn đầu đã thử nghiệm khái niệm này thông qua sự kết hợp giữa các thí nghiệm xe tự hành quy mô nhỏ và mô phỏng giao thông đô thị dạng lưới, phát hiện rằng độ chính xác dự báo đạt đỉnh tại trạng thái giao thông mật độ trung bình quan trọng ngay trước khi xảy ra ùn tắc. Trạng thái này cung cấp các động lực giao thông đa dạng và giàu thông tin nhất, cho phép dự báo chính xác với chi phí tính toán tối thiểu. Điều quan trọng là phương pháp HRC không yêu cầu phần cứng chuyên dụng mới; nó có thể tận dụng các cảm biến giao thông và dữ liệu quan sát hiện có, làm cho nó trở nên thực tiễn cho ứng dụng trong thế giới thực. Các nhà nghiên cứu đề xuất rằng đường phố và các cơ sở hạ tầng xã hội khác có thể được xem như những máy tính hoạt động liên tục, có tiềm năng biến đổi quản lý thành phố thông minh.