12月25日消息，谷歌研究院日前發(fā)文，介紹了一項(xiàng)利用開(kāi)源模擬軟件SUMO（Simulation of Urban Mobility）打造的“交通疏導(dǎo)”AI 模型應(yīng)用成果。據(jù)悉，谷歌研究人員使用SUMO軟件建立了西雅圖T-Mobile Park及Lumen Field地區(qū)的基礎(chǔ)模型，并利用了谷歌地圖提供的“擁堵量”、“紅綠燈位置”、“道路平均行駛速度”等信息繪制了完整的熱力地圖。在此之后，研究團(tuán)隊(duì)將熱力地圖劃分為不同的區(qū)域，并引入“用戶(hù)行為模型”及西雅圖警察局提供的路線(xiàn)建議，從而建立了一項(xiàng)可為車(chē)主分配最佳路線(xiàn)的“交通疏導(dǎo)”模型。據(jù)新聞稿，谷歌研究人員與美國(guó)西雅圖交通部合作，在2023年8月及11月在多項(xiàng)大型活動(dòng)中實(shí)際應(yīng)用了這項(xiàng)交通疏導(dǎo)AI模型，配合“動(dòng)態(tài)引導(dǎo)顯示屏（Dynamic Message Signs）”，平均縮短了7分鐘擁堵時(shí)間，成功提升30%交通效率。