新华社北京5月16日电英国阿斯顿大学近日发布的新型信号系统一项研究显示，由该校研发团队开发的人工一种新型人工智能交通信号系统可通过深度强化自主学习，快速调整交通信号灯的交通减少反应，从而减少拥堵。有望拥堵

研究公报称，新型信号系统低效的人工交通信号控制是城市拥堵的主要原因之一。目前交通信号自动化主要依赖于磁感应回路，交通减少铺设在道路上的有望拥堵电线记录经过的汽车，系统进行计数，新型信号系统再对数据做出反馈。人工而由阿斯顿大学团队开发的交通减少人工智能系统在汽车通过交通信号之前就能“看到”拥堵的路况并做出调整交通信号的决定，因此反应更快。有望拥堵

公报说，新型信号系统研究人员首先构建了一种先进的人工交通模拟器来训练他们的人工智能系统，让其学习处理不同的交通减少交通状况和天气情况，随后在真实的交叉路口进行测试，发现该系统也能适应真实的路况。

研究参与者、阿斯顿大学的玛丽亚·克莉博士介绍说，研究人员将此人工智能系统设置成一种交通控制游戏。当系统让汽车顺利通过一个路口时，它会获得“奖励”；每次汽车必须等待或出现堵塞时，则会得到负面反馈。研究人员无须输入编程指令，只需控制奖励机制。

公报说，该系统使用了深度强化学习技术，它可以“查看”任何真实或模拟的交通路口路况，并开始进行自主学习。在当前系统表现欠佳时，它能够“理解”并尝试使用不同的行动方案或者改进方案。研究团队希望今年年内将该系统投入真实道路测试。（完）