Pensare al traffico urbano come a una piaga quotidiana è quasi automatico: clacson, code infinite, nervosismo diffuso. Eppure, proprio quel caos potrebbe nascondere qualcosa di molto più affascinante. Un gruppo di ricercatori giapponesi della Tohoku University ha deciso di guardare alle strade congestionate con occhi diversi. Quest’ultimi, infatti, si sono chiesti se quel movimento disordinato di veicoli non potesse essere sfruttato come una risorsa. La risposta, sorprendentemente, è sì. L’idea alla base dello studio è usare le dinamiche reali del traffico come una sorta di “computer naturale” capace di eseguire calcoli utili per l’intelligenza artificiale. Il tutto consumando pochissima energia. Il metodo prende il nome di Harvested Reservoir Computing e si inserisce nel filone del reservoir computing. Un approccio che rinuncia alla corsa verso modelli sempre più grandi e affamati di elettricità per sfruttare invece il comportamento di sistemi complessi già esistenti.
Traffico usato per eseguire calcoli per l’AI? Ecco i risultati
Nel traffico urbano, infatti, nulla è statico. Le auto accelerano, frenano, si influenzano a vicenda, creando pattern dinamici ricchi di informazioni. Secondo i ricercatori, tali variazioni continue possono essere interpretate come segnali computazionali. Trasformando così le strade in una sorta di rete neurale fisica. Il team guidato da Hiroyasu Ando ha tradotto tale intuizione in un modello concreto, chiamato Road Traffic Reservoir Computing, testandolo sia attraverso simulazioni di città a griglia sia con esperimenti in laboratorio che utilizzavano automobili autonome in scala ridotta. Le quali sono capaci di riprodurre comportamenti realistici.
Uno degli aspetti più intriganti emersi dallo studio riguarda il momento in cui il sistema dà il meglio di sé. Non è durante il traffico completamente bloccato, né quando le strade sono quasi vuote, ma in quella fase intermedia e instabile che precede la congestione. È lì che i movimenti dei veicoli diventano più vari, imprevedibili e densi di informazioni. Permettendo al sistema di effettuare previsioni sui flussi futuri con un’accuratezza sorprendente e senza un grande dispendio energetico. A rendere l’idea ancora più concreta c’è il fatto che non servirebbe costruire nuove infrastrutture. I sensori già presenti sulle strade e i normali dati di osservazione sarebbero sufficienti per far funzionare il sistema.
