Ekologiczne systemy optymalizujące zarządzanie transportem

Ekologiczne systemy skupiające się na optymalizacji transportu, w tym ruchem miejskim są głównym tematem badań Nadana Tumu.

W dynamicznym środowisku Centrum Badań nad Systemami Wbudowanymi i Zintegrowaną Inżynierią Systemów (PRECISE) na Uniwersytecie Pensylwanii powstają projekty, które mogą zrewolucjonizować zarządzanie ruchem miejskim oraz przyczynić się do walki ze zmianami klimatu.

Jednym z kluczowych badaczy jest Nandan Tumu, doktorant Inżynierii Elektrycznej i Systemów. Pracuje pod kierunkiem profesora Rahula Mangharama, specjalisty w dziedzinie informatyki i inżynierii systemów, a także współzałożyciela Centrum PRECISE. Badania Tumu skupiają się na tworzeniu efektywnych metod sterowania ruchem, które mogą znacząco wpłynąć na zrównoważone funkcjonowanie miast.

Akademicka ścieżka Tumu rozpoczęła się na Uniwersytecie Connecticut, gdzie studiował informatykę, jednocześnie zgłębiając filozofię. To niecodzienne połączenie pozwoliło mu na łączenie zaawansowanej wiedzy technicznej z głębszym zrozumieniem złożoności i niepewności w procesach poznawczych. Jego zainteresowanie kwantyfikacją niepewności oraz integracją fizyki z uczeniem maszynowym narodziło się podczas pracy nad algorytmami sterowania robotami wykorzystującymi uczenie przez wzmacnianie.

Współczesne metody uczenia maszynowego często wymagają ogromnych ilości danych, co wiąże się z dużym zużyciem energii i negatywnym wpływem na środowisko. Tumu dostrzegł potrzebę bardziej efektywnych rozwiązań. Odkrył, że uwzględnienie zasad fizyki oraz wprowadzenie ograniczeń w procesie uczenia może znacząco zmniejszyć ilość potrzebnych danych. Wprowadzając do tego predykcję, metodę pozwalającą na ocenę niepewności bez znajomości rozkładu danych, stworzył narzędzia do efektywnego i niezawodnego sterowania skomplikowanymi systemami.

Kombinacja metod stała się fundamentem jego badań, otwierając drogę do zastosowania w dużych systemach, takich jak floty dronów, autonomiczne pojazdy czy infrastruktura energetyczna obejmująca sieci elektryczne i farmy wiatrowe.

Optymalizacja transportu stała się głównym polem zastosowań dla badań Tumu. W 2023 roku, podczas stażu w Pacific Northwest National Labs (PNNL), pracował nad rozwijaniem metod uczenia maszynowego dla systemów sterowania ruchem drogowym. Wspólnie z zespołem opracował rozwiązania mające na celu zmniejszenie zatłoczenia i emisji CO2 w miastach.

W opublikowanym artykule na temat Różniczkowej Kontroli Predykcyjnej dla dużych sieci drogowych, Tumu przedstawił metodę wykorzystującą zaawansowane techniki uczenia maszynowego uwzględniające fizykę. Tradycyjne systemy sterowania ruchem często bazują na Modelowej Kontroli Predykcyjnej, która może być czasochłonna i mało efektywna w dużej skali. Nowe podejście Tumu pozwala na szybkie i precyzyjniejsze optymalizowanie ruchu, co przekłada się na mniejsze korki i niższą emisję spalin.

Badania wykazały, że zastosowanie Różniczkowej Kontroli Predykcyjnej może skrócić czas obliczeń nawet tysiąckrotnie i poprawić płynność ruchu o 37% w porównaniu z tradycyjnymi metodami. Dodatkowo, system jest odporny na zmiany w natężeniu ruchu, co umożliwia lepsze dostosowanie do dynamicznych warunków miejskich.

Współpraca z miastem Coral Gables na Florydzie w ramach projektu AutonomIA pozwoli na przetestowanie opracowanych algorytmów w rzeczywistych warunkach. Celem jest optymalizacja sygnalizacji świetlnej w sposób, który skróci czas podróży mieszkańców i zmniejszy zużycie energii. Wstępne prognozy są obiecujące, wskazując na znaczne redukcje opóźnień i emisji CO2.

Badania Tumu nie ograniczają się jednak tylko do transportu. Wspólnie z PNNL pracuje nad zastosowaniem swoich metod w optymalizacji pracy farm wiatrowych. Dążenie do zwiększenia efektywności systemów energetycznych wpisuje się w jego wizję tworzenia zaawansowanych algorytmów sterowania, które wykorzystują rzeczywiste dane i uwzględniają niepewności.

Prace Nandana Tumu stanowią przykład tego, jak holistyczne podejście i połączenie różnych dziedzin wiedzy może prowadzić do znaczących postępów w rozwiązywaniu globalnych problemów. Jego badania nad efektywnym sterowaniem ruchem i optymalizacją systemów energetycznych mają potencjał przynieść realne korzyści dla społeczeństwa i środowiska.

Szymon Ślubowski