Gearing up for FIFA 2022 using RLlib-powered traffic control

Автор: Anyscale

Загружено: 2023-02-08

Просмотров: 290

Описание:

Gearing up for FIFA 2022 using RLlib-powered traffic control

As Qatar is gearing up to host the FIFA World Cup 2022, the mobility of the many thousands of people who will attend is a major hurdle for transport authorities. This is an unprecedented challenge considering the fact that all eight stadiums hosting the event are within a 20-mile radius of the city center. We at Qatar Computing Research Institute (QCRI) are working with the local transport authorities to model the traffic demands and plan a traffic control policy targeted at the event. In particular, we have developed: (a) a parallel, congestion-optimized, traffic microsimulator to analyze various what-if scenarios such as closure of a road segment, (b) a prediction model based on Graph Convolutional Networks for traffic in-flow estimation at a traffic light junction, and (c) a multi-agent reinforcement learning framework based on RLlib to design a coordinated traffic light control policy. We will present a brief overview of our work and walk through a demonstration of how we incorporated RLlib to speed up multi-agent learning for coordinated traffic light control.

See all Ray Summit content @ http://anyscale.com/ray-summit-2022

Gearing up for FIFA 2022 using RLlib-powered traffic control

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

A cross-platform, cross-tool Ray on Kubernetes deployment

A cross-platform, cross-tool Ray on Kubernetes deployment

Внутри полупроводникового завода Micron Taiwan | Мегафабрики Тайваня, эпизод 1

Внутри полупроводникового завода Micron Taiwan | Мегафабрики Тайваня, эпизод 1

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

ИИ учится водить с нуля в Trackmania

ИИ учится водить с нуля в Trackmania

Как Сделать Идеальный Сервопривод из любого BLDC мотора | Векторное управление | Робособака №1

Как Сделать Идеальный Сервопривод из любого BLDC мотора | Векторное управление | Робособака №1

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон

Глава Neuralink: чип в мозге заменит вам телефон

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

(483) Прецизионный GPS-приёмник ESP32 (включая руководство по RTK-GPS). Как на нём заработать (De...

(483) Прецизионный GPS-приёмник ESP32 (включая руководство по RTK-GPS). Как на нём заработать (De...

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Connected Autonomous Driving - Praveen Palanisamy

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Connected Autonomous Driving - Praveen Palanisamy

День из жизни инженера машинного обучения (в *небольшом* стартапе)

День из жизни инженера машинного обучения (в *небольшом* стартапе)

Using RLLib in an Enterprise Scale Reinforcement Learning Solution

Using RLLib in an Enterprise Scale Reinforcement Learning Solution

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

Как обучать модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO11, YOLOv8, YOLOv5)

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!

Архитектура памяти на основе нейробиологии. Моя система локального обучения ИИ без файн-тюнинга!

Декораторы Python — наглядное объяснение

Декораторы Python — наглядное объяснение

Лучшие очки дополненной реальности для всех и по любой цене

Лучшие очки дополненной реальности для всех и по любой цене

Как построить спутник

Как построить спутник

Ray RLlib: How to Use Deep RL Algorithms to Solve Reinforcement Learning Problems

Ray RLlib: How to Use Deep RL Algorithms to Solve Reinforcement Learning Problems