Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 words Les conducteurs de Chattanooga, dans le Tennessee, bénéficient de trajets plus fluides grâce au projet Chattanooga Digital Twin qui s’est terminé à la fin de l’année dernière. Le projet de quatre ans, une collaboration entre le Laboratoire national des énergies renouvelables (NREL) du Département américain de l’énergie (DOE) et le Laboratoire national d’Oak Ridge, qui a dirigé l’initiative, visait à réduire les émissions d’énergie liées aux transports et les retards de trajet dans la ville en utilisant informatique avancée. Le projet, financé par le Vehicle Technologies Office du DOE, a permis de nombreuses avancées, notamment la création d’un cadre efficace et transférable d’atténuation du trafic capable d’alimenter les efforts visant à réduire la congestion du trafic à l’échelle nationale. Piloter des solutions locales Le secteur des transports est responsable de 27 % des émissions de gaz à effet de serre, la majorité de ces émissions provenant des véhicules légers ou des voitures particulières. Les embouteillages jouent un rôle dans l’augmentation de ces émissions par les fluctuations d’arrêts et de départs dans les schémas de circulation et par l’allongement de la marche au ralenti des véhicules en raison des retards aux feux de circulation. Image reproduite avec l’aimable autorisation de DALL-E. Pour lutter contre ces émissions croissantes, les chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique et les données en temps réel collectées à partir d’un large éventail de capteurs d’infrastructure pour créer un «jumeau numérique» décrivant les conditions de circulation de Chattanooga. Grâce à des capteurs installés sur les routes, cette simulation dynamique et basée sur des données a capturé les conditions de circulation en temps réel, offrant aux chercheurs un portail pour comprendre certaines des causes sous-jacentes de la congestion routière existante. Ces informations générées par le jumeau numérique ont permis aux chercheurs d’identifier des domaines spécifiques à améliorer, de tester des solutions possibles et de recommander des stratégies efficaces de gestion du trafic aux autorités municipales. « Les améliorations apportées au réseau de transport sont mises à l’épreuve à la fois par la topographie locale et par les exigences de deux systèmes d’autoroutes inter-États transportant plus de 250 000 véhicules par jour », a déclaré Cindy Shell, spécialiste de la conception des feux de circulation pour la ville de Chattanooga. « Les améliorations telles que les contournements ou les rocades sont d’un coût prohibitif, nous nous sommes donc tournés vers le projet de jumeau numérique comme un moyen rentable d’améliorer l’efficacité et la résilience du réseau routier existant. » Dans une première phase du projet, les chercheurs ont exécuté un algorithme sur les données de trafic existantes pour déterminer la synchronisation optimale des signaux. La mise en œuvre de ces horaires optimisés pour certains feux de circulation à Chattanooga a entraîné une réduction d’énergie allant jusqu’à 16 %. En raison de l’amélioration des conditions de circulation, les nouveaux horaires recommandés sont toujours utilisés par la ville de Chattanooga. En plus d’optimiser les conditions de circulation à l’aide des données existantes, les chercheurs ont utilisé les capacités du jumeau numérique pour collecter et répondre aux données en temps réel. Contrairement aux commandes de signalisation traditionnelles basées sur un calendrier statique, les commandes ajustées en temps réel sont mises à jour par un algorithme informatique avancé dans le cloud toutes les cinq minutes pour s’adapter aux conditions de circulation en vigueur. La réponse instantanée aux conditions permet d’adapter les commandes pour optimiser la mobilité. Lors d’un déploiement dans le monde réel en juin 2021, ces stratégies de calcul haute performance ont permis de réduire jusqu’à 32 % les retards de trafic. D’autres études n’ont fait que renforcer l’impact que les ajustements de contrôle du signal en temps réel peuvent avoir sur l’amélioration de la congestion du trafic à plus grande échelle. Dans une simulation de 39 feux de circulation, les chercheurs ont découvert que ces types de signaux ajustés de manière synchrone peuvent réduire jusqu’à 50 % des retards, par rapport aux horaires traditionnels de l’heure de la journée. « Cette recherche montre la puissance d’un jumeau numérique pour nous aider à comprendre pleinement un système, les améliorations des algorithmes de contrôle optimaux développés et l’impact potentiel de l’intelligence artificielle formée dans un monde numérique », a déclaré Wesley Jones de NREL, chercheur principal en informatique et co-responsable de l’équipe projet du laboratoire. « Cela nous permet d’éviter les perturbations auxquelles nous aurions pu faire face si nous avions essayé de créer ces solutions uniquement dans le monde physique. » Construire un cadre pour les projets futurs En plus d’obtenir des résultats locaux positifs à Chattanooga, une réalisation essentielle du projet a été le développement d’un cadre d’analyse et d’atténuation de la congestion des transports qui pourrait être adapté pour une utilisation future dans une variété de contextes. « Le cadre transférable que nous avons construit peut acquérir les données de trafic instantanées à la fois de l’infrastructure routière et des véhicules, donner un sens à ces données, alimenter les informations dans le jumeau numérique que nous avons développé pour conseiller les meilleures décisions de contrôle, et mettre en œuvre ces changements dans le réel monde », a déclaré Qichao Wang de NREL, scientifique en informatique et responsable des efforts de contrôle du trafic pour le projet. Une partie de ce cadre était le développement d’un nouveau module qui a mis à jour un package de simulation de trafic open source largement utilisé pour inclure le type de feux de circulation utilisés en Amérique du Nord. Cette contribution importante a rendu la simulation de la circulation plus accessible aux chercheurs et aux praticiens du transport aux États-Unis et a permis le succès de plusieurs projets de recherche axés sur le transport à l’échelle nationale. Parallèlement au cadre de contrôle basé sur le cloud, les chercheurs ont développé des méthodologies innovantes, notamment une nouvelle approche pour mesurer la dépense énergétique excessive. Ces mesures de performance des feux de circulation automatisés (ATSPM) ont été utilisées pour déterminer les contrôles de trafic à cibler en premier pour réduire les dépenses énergétiques. Ces mesures sont maintenant partagées avec des partenaires de l’industrie, tels que la Eastern Transportation Coalition, afin de fournir un outil aux ingénieurs de la circulation locaux pour réaliser pleinement l’impact de la synchronisation des signaux sur les dépenses énergétiques excessives dans leurs régions. Un autre facteur important pour rendre ces capacités de jumeau numérique opérationnelles dans divers contextes consistait à reconnaître que toutes les régions ne disposent pas des capteurs nécessaires pour collecter des données en temps réel, car ils peuvent être coûteux à installer et à entretenir. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont pu utiliser des données de véhicules connectés achetées auprès de sociétés de données pour compléter les ensembles de données existants et fournir une image plus précise et complète lors de l’exécution des simulations. « Chaque région dispose d’un ensemble différent d’outils et de données disponibles », a déclaré Juliette Ugirumurera, scientifique en informatique au NREL et co-responsable de l’équipe de projet du laboratoire. « Ce qui rend ce projet si important, c’est que nous avons créé une flexibilité au sein de notre système qui peut s’adapter aux différences entre les ressources de chaque ville tout en produisant des informations exploitables qui conduisent à des améliorations tangibles du trafic. » Alimenter l’avenir de l’analyse des jumeaux numériques Le développement de ces capacités ouvre également la possibilité de diverses analyses de la congestion du trafic, telles que l’examen de la congestion du trafic basée sur le fret. La congestion des camions s’est élevée à environ 11,3 milliards de dollars en temps et en carburant perdus en 2020, ce qui en fait une occasion rêvée de réduire à la fois les émissions et les coûts. Au cours du projet Chattanooga Digital Twin, les chercheurs ont développé une méthodologie basée sur l’apprentissage automatique pour utiliser des caméras routières héritées pour différencier le trafic de fret du trafic régulier, leur permettant de comprendre le volume et le mouvement du trafic de fret. À l’avenir, les chercheurs prévoient d’utiliser ces données pour exécuter des simulations et des expériences afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle des flottes de camions en optimisant les itinéraires. « Ce projet a eu un impact profond, à la fois dans l’effet positif qu’il a eu sur la communauté et en ouvrant la voie à des analyses de trafic de jumeau numérique à l’échelle nationale », a déclaré John Farrell, directeur du programme du laboratoire des technologies des véhicules de NREL. « Nous sommes…
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