Mravce, majstri efektivity, by mohli byť kľúčom k riešeniu problémov mestského dopravného systému a zníženiu dopravných zápch. Profesor Marco Guerrieri a profesor Nicola Pugno z Univerzity v Trente analyzovali správanie mravcov a dospeli k prelomovým poznatkom, ktoré by mohli ovplyvniť vývoj budúcich dopravných systémov, predovšetkým autonómnych vozidiel (CAVs).

Ich štúdia bola nedávno publikovaná v časopise Transportation Research Interdisciplinary Perspectives. Mravce sú známe svojou schopnosťou pohybovať sa v hustom premávkovom prostredí bez vzniku chaosu. O téme informoval portál Interesting Engineering.

Na rozdiel od áut, ktoré čelia častým zápcham, sa mravce vedia koordinovať tak, aby plynule zvládali bidirekčné pohyby. Hlavnou črtou je ich schopnosť vytvárať samousporiadané pravidlá, ktoré vychádzajú z jednoduchých signálov, ako sú kontakty medzi jednotlivcami alebo chemické feromónové stopy.

Prečo sa mravce nikdy “nezaseknú”?

Výskumníci sledovali správanie mravcov na 30-centimetrovej mravenčej trase (čo predstavuje približne 100-násobok dĺžky ich tela). Pomocou algoritmov hlbokého učenia mapovali trajektórie, rýchlosti a hustoty mravčej premávky. Zistili, že mravce používajú nasledovné stratégie.

Mravce sa pohybujú v skupinách (platoónoch) s minimálnymi rozostupmi medzi jednotlivcami. Vďaka rovnomernému tempu sa vyhýbajú náhlym zastaveniam. Mravce nikdy nepredbiehajú ostatných, čím eliminujú vznik prekážok v premávke.

Mravčí systém je silným argumentom pre budúcnosť autonómnych vozidiel (CAVs). Podľa Guerrieriho by CAVs mohli podobne ako mravce využívať systémy komunikácie a koordinácie na predchádzanie zápch. Autonómne vozidlá by mohli pomocou pokročilých technológií – napríklad senzorov, GPS a vzájomnej komunikácie – vytvárať koordinované formácie podobné mravenčím platoónom.

Rovnako ako mravce sledujú feromónové stopy, CAVs by mohli využívať komunikáciu so smart infraštruktúrou na identifikáciu optimálnych trás. Vozidlá by jazdili vo formáciách s malými rozostupmi a konštantnou rýchlosťou, čím by sa zvýšila kapacita ciest. Plynulá premávka bez častého zrýchľovania a brzdenia by zároveň znížila emisie a spotrebu paliva.

Pexels

Obmedzenia a výzvy výskumu

Hoci výskum ponúka inšpiratívny model, autori si uvedomujú niekoľko limitov. Doterajší výskum sledoval len krátky a rovný úsek trasy bez komplikovaných prvkov, ako sú zákruty, križovatky či konfliktné oblasti medzi prúdmi mravcov. Výsledky pochádzajú z pozorovania jedného druhu, takže nie je isté, či sa podobné stratégie uplatňujú u iných druhov.

CAVs sú stále rozvíjajúcou sa technológiou a zatiaľ nemáme dostatok empirických údajov z reálnej premávky, ktoré by overili aplikovateľnosť mravčích stratégií na dopravné systémy.