Veículos autônomos podem melhorar tráfego nas cidades mesmo que a maioria ao redor seja dirigida por humanos, segundo estudo

Em uma simulação, pesquisadores utilizaram uma técnica de “aprendizado por reforço”, na qual os carros aprendem a obter mais recompensas ao interagir com o ambiente, visando melhorar a eficiência do trânsito e o consumo de energia. Os resultados indicam que, mesmo com apenas 5% dos automóveis sendo autônomos, os congestionamentos foram eliminados, e com 60%, a eficiência do tráfego superou a obtida com semáforos, que atualmente possuem uma eficiência limitada.

O estudo é o primeiro do tipo a demonstrar a viabilidade do controle de tráfego misto em interseções complexas do mundo real, em contraste com anteriores que utilizavam situações como rotatórias e estradas de mão dupla, mas geralmente envolvendo um número menor de veículos e com menor complexidade.

Sugere-se que os veículos autônomos podem oferecer uma solução viável no controle de tráfego, sem a necessidade de uma adoção total dessa tecnologia, algo que não é esperado a curto prazo.

À medida que o número de veículos autônomos aumenta, a tecnologia poderá ser utilizada para desenvolver algoritmos capazes de controlar de forma eficiente um sistema de tráfego misto.