🚦 ابزار جدید MIT برای یادگیری تقویتی در ترافیک هوشمند: IntersectionZoo

---

✅دانشگاه MIT در تیرماه ۲۰۲۵ از بنچمارکی پیشرفته به نام IntersectionZoo رونمایی کرد؛ ابزاری تحول‌آفرین برای ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (Deep RL) در سناریوهای واقع‌گرایانه ترافیکی.
---
✅این ابزار شامل بیش از ۱ میلیون سناریوی واقعی تقاطع شهری است و به‌طور خاص بر روی دو کاربرد مهم تمرکز دارد:
✔️ بهینه‌سازی رانندگی برای کاهش مصرف انرژی (eco-driving)
✔️ کنترل چندعاملی (multi-agent RL) در محیط‌های پویا

---
✅ویژگی منحصربه‌فرد IntersectionZoo این است که برخلاف اغلب بنچمارک‌های قبلی، موضوع تعمیم‌پذیری (Generalization) را هدف قرار داده است. یعنی بررسی می‌کند آیا یک عامل یادگیرنده که در یک تقاطع خاص آموزش دیده، در شرایط جدید مثل اضافه شدن دوچرخه‌سوار یا تغییر چراغ راهنمایی هم می‌تواند تصمیم درست بگیرد یا خیر.
---

✅بر اساس سخنان پروفسور کَتی وو (Cathy Wu) از MIT:
«هدف ما فقط تست دقت نبود، بلکه می‌خواستیم بدانیم آیا RL واقعاً می‌تونه در شرایط دنیای واقعی مثل ترافیک شهری، مصرف انرژی و آلودگی را کاهش بده؟ و پاسخ این سوال فقط با تست پایداری و تعمیم‌پذیری ممکنه.»
---

✅این بنچمارک می‌تواند در حوزه‌های زیر نقش کلیدی ایفا کند:
🔹 شهرهای هوشمند
🔹 کنترل تطبیقی چراغ‌های راهنمایی
🔹 خودروهای خودران
🔹 ربات‌های لجستیکی در محیط‌های پیچیده
---
لینک‌های رسمی و منابع:
📄 توضیحات رسمی: MIT News –
💻 کد و مستندات:
link
📘 مقاله کامل:
link
---
#یادگیری_تقویتی #هوش_مصنوعی #RL #کنترل_هوشمند #رباتیک #شهر_هوشمند #MIT #IntersectionZoo #اکو_درایوینگ

📡 برای تحلیل‌های تخصصی از ابزارها و پژوهش‌های روز AI:
🔗 https://t.me/rss_ai_ir