IT之家 1 月 20 日音书，意大利特伦托大学的计算东谈主员通过计算蚂蚁的活动开yun体育网，揭示了这些虫豸如安在群体中高效导航而不会出现“走走停停”的情况。相干计算后果已发表在《交通计算跨学科视角》（Transportation Research Interdisciplinary Perspectives）上。

该计算由谈路与铁路基础要领内行马尔科・盖里埃里（Marco Guerrieri）汲引和固体与结构力学汲引尼古拉・普尼奥（Nicola Pugno）共同完成。计算团队诓骗深度学习工夫跟踪蚂蚁的活动，发现蚂蚁在迁徙进程中酿成的旅途集会与高速公路上的车辆交通有相似之处。

计算东谈主员通过分析一段 30 厘米长的蚂蚁旅途（十分于每只蚂蚁体长的 100 倍），并使用深度学习算法跟踪视频中的蚂蚁通顺，绘画了蚂蚁的轨迹、速率、流量和密度。适度涌现，蚂蚁通过酿成队伍、保合手踏实速率以及“退却超车”等政策，即使在高密度情况下也能幸免拥挤。

盖里埃里汲引指出，蚂蚁是少数概况经管双向交通流的物种之一，这与东谈主类的谈路系统雷同，但它们概况杀青无缝导航而不会出现拥挤。蚂蚁会奴婢由领头蚂蚁标识的信息素旅途，以小队情景迁徙，保合手较小的间距且不超车。计算东谈主员在论文中强调：“从蚂蚁在信息素旅途上行走，到车辆在高速公路车谈上行驶，通盘集体系统靠近的主要挑战是如安在拥挤环境中幸免高密度情况下的拥挤。”

计算进一步标明，蚂蚁通过简便的自组织法子处分复杂的交通问题，这些法子并非像传统交通那样由外部强加，而是通过蚂蚁之间的径直战争或化学信号当然酿成。这使得蚂蚁的活动比传统谈路上的车辆更具勾通性。

该计行动念出了几个要害孝顺。率先，其推导了蚂蚁群体中的微不雅交通变量，并分析了蚂蚁用于驻扎拥挤的集体政策。基于这些发现，计算漠视了受蚂蚁活动启发的交通调控政策。

盖里埃里汲引以为，昔日的自动驾驶车辆（CAVs）交通系统不错模仿蚂蚁的活动。正如蚂蚁通过信息素进行疏导同样，自动驾驶车辆不错诓骗先进的通讯工夫与互相及谈路基础要领互动，酿成和解的队伍。这将使车辆概况在平行车谈上以高速率和广宽间距行驶，从而擢升交通遵守、干事水平，并减少尾气排放。

但是IT之家醒目到，该计算也存在局限性。率先，该计算的数据网罗仅针对一种蚂蚁物种开yun体育网，因此无法将适度执行到通盘蚂蚁物种。其次，分析基于一段莫得弯谈、交叉口或蚂蚁流汗漫区域的单统统径。终末，由于自动驾驶车辆是新兴工夫，现在尚无来自实践交通和高速公路应用的实证数据扶助计算适度。