12月25日消息，谷歌研究院日前發(fā)文，介紹了一項利用開源模擬軟件SUMO（Simulation of Urban Mobility）打造的“交通疏導”AI 模型應用成果。據悉，谷歌研究人員使用SUMO軟件建立了西雅圖T-Mobile Park及Lumen Field地區(qū)的基礎模型，并利用了谷歌地圖提供的“擁堵量”、“紅綠燈位置”、“道路平均行駛速度”等信息繪制了完整的熱力地圖。在此之后，研究團隊將熱力地圖劃分為不同的區(qū)域，并引入“用戶行為模型”及西雅圖警察局提供的路線建議，從而建立了一項可為車主分配最佳路線的“交通疏導”模型。據新聞稿，谷歌研究人員與美國西雅圖交通部合作，在2023年8月及11月在多項大型活動中實際應用了這項交通疏導AI模型，配合“動態(tài)引導顯示屏（Dynamic Message Signs）”，平均縮短了7分鐘擁堵時間，成功提升30%交通效率。