Пишущие люди настолько упоролись по генеративным моделям, что | TechSparks

Пишущие люди настолько упоролись по генеративным моделям, что почти забросили прочие применения машинного обучения (для них - ИИ), а там интересного не меньше, чем в чат-ботах.
Вот давняя урбанистическая тема — управление городским трафиком на основе не жестких алгоритмов, а именно ML. Гугл этим занимается давно, и вот свеженькое про предварительные эксперименты в десятке городов по миру, от Сиэтла до Джакарты. Оптимизируется экологические метрики, как нынче модно, а не чисто транспортные: минимальное время простоя на светофоре (вынуждающее двигатели работать на холостом ходу), минимальные ускорения и торможения на светофорах. Все это — часть амбициозного плана помочь сократить выбросы СО2 транспортом на 1 гигатонну к 2030. Начинался эксперимент на нескольких перекрестках в Хайфе, где удалось показать экономию топлива на 10%, теперь на большем масштабе удалось показать экономию до 30% при управлении группами светофоров в одном районе. Система, как утверждается, совместима с имеющимися системами управления движением.
https://www.engadget.com/google-ai-stoplight-program-project-green-light-sustainability-traffic-110015328.html
(А вот страница собственно гуглового проекта - https://sites.research.google/greenlight/ )