Các nhà nghiên cứu đã phát triển một công nghệ dựa trên điện toán đám mây có thể dự đoán tình trạng kẹt xe bằng cách mô phỏng các tình huống khác nhau như bảo trì đường bộ.
Viện nghiên cứu điện tử viễn thông (ETRI), một cơ quan nghiên cứu nhà nước Hàn Quốc, cho biết trong một tuyên bố hôm thứ ba rằng SALT phân tích dữ liệu lưu lượng truy cập thời gian thực bằng cách sử dụng máy chủ điện toán đám mây để tăng tốc quá trình mô phỏng.
Các công nghệ dự đoán tắc nghẽn giao thông dựa trên máy học trước đây yêu cầu các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình mô phỏng đường mỗi lần. SALT nhanh hơn khoảng 18 lần so với SUMO (mô phỏng di động đô thị), một công nghệ được sử dụng rộng rãi để dự đoán lưu lượng.
"Chi phí tắc nghẽn giao thông ở Hàn Quốc ước tính khoảng 30 nghìn tỷ won mỗi năm và con số này đang tăng lên. Tôi hy vọng công nghệ này sẽ giúp giảm chi phí kinh tế xã hội của tắc nghẽn giao thông", trưởng nhóm nghiên cứu ETRI Min Ok-gee cho biết.
Nhóm nghiên cứu đã hợp tác với thành phố Seoul để đưa ra chuỗi tín hiệu đèn giao thông hiệu quả nhất. Khi những thay đổi thực tế được thực hiện đối với chuỗi đèn giao thông, tốc độ lưu lượng truy cập tăng 4,3%. SALT có thể được sử dụng trong việc trấn áp các phương tiện đỗ trái phép và phát hiện các đoạn đường bị tắc nghẽn kinh niên.