Ny forskning kan minska trafikstockningar

Forskare har upptäckt att trafikflöden och kemiska reaktionsmodeller kan beskrivas matematiskt på samma sätt. Matematiska modeller, som vanligtvis används inom kemi för att beskriva hur molekyler reagerar för att producera ämnen, kan visa sig ha betydelse för att efterlikna hur fordonstätheten förändras i transportnätverk. Balázs Kulcsár, professor vid institutionen för elektroteknik, förklarar:

- Kemiska reaktioner sker hela tiden. Kolsyra bildas exempelvis i läskedrycker när koldioxid pressas ner i vatten med läskmaskiner. Vi har upptäckt att samma matematiska modeller kan användas för att beskriva kemiska reaktioner, som för att modellera trafiknätverk. Resultaten har flera fördelar för vart och ett av områdena kemi, trafikflödesteori och tillämpad matematik. 

Matematiken som språngbräda

Inom materialvetenskap kan en optimal och energieffektiv hantering av ”molekylär trängsel” (koncentrationer) bidra till att skapa just optimala och finstrukturerade material, till exempel med hjälp av tekniker som lånats från trafikljusreglering. Inom trafikflödesteori kan dessa modeller hjälpa oss att förstå och förutse beteenden i storskaliga trafiknätverk och minska trafikstockningar. Trafikflödesteoretiker kan lära sig dessa nya knep och begrepp från kemin, och med hjälp av matematiken kan de två till synes åtskilda områdena kemi och transportvetenskap nu sammanföras med tolkningsbara mönster.

Annika Lang, professor vid avdelningen för tillämpad matematik och statistik, utvecklar:

- Inom kemin har det, såvitt vi vet, aldrig publicerats någon metod för att bryta trafikstockningar av molekyler med hjälp av trafikstyrningsparadigm. Konceptet att molekyler beter sig som flödande fordon är en modern syn. Med hjälp av matematiken, och mer specifikt partiella differentialekvationer och approximationen av deras lösningar, för vi nu samman dessa två till synes avlägsna vetenskaper och upptäcker nya kopplingar.

Redo att implementeras 

Resultaten kan alltså innebära mer exakta modeller för minskad trängsel och mer tillförlitliga verktyg för att förutse trafikflöden. Forskarna har samlat in verkliga data för modellen med hjälp av ren data från motorvägar. En modellbaserad trängselkontroll med högre noggrannhet skulle kunna minska den genomsnittliga tid som tillbringas i trängsel, genom exempelvis utformning av styrenheter för hastighetsbegränsning. För en slutlig implementering måste dock även juridiska och politiska aspekter lösas - något som kan variera mellan olika länders lagstiftning.

Balázs avslutar:

- När vi upptäckte att stora samlingar av molekyler och bilar beter sig matematiskt på samma sätt var det något av ett Eureka-ögonblick. För fem år sedan insåg en forskare inom bioinformatik och kemi och en forskare från transportvetenskap likheterna. Förekomsten av ”kemiska reaktioner” innebär i stort sett att fordonen kan röra sig framåt på vägen, eftersom det finns tillräckligt med ledigt utrymme framför dem. Intressant nog kan motsvarande dynamik, som är känd från fysikalisk kemi, helt matchas med den som används i trafikmodellering. Vi är inte bara glada över upptäckten och potentialen, utan vi är också mycket stolta över det fantastiska internationella och tvärvetenskapliga teamet.

Forskningen har pågått på Chalmers sedan 2021 med stöd av Chalmers styrkeområde Transport, Chalmers Artificial Intelligence Research Center, CHAIR och egna fakultetsmedel. Samarbetet utförs av Chalmersforskarna Balázs Kulcsár, professor vid institutionen för elektroteknik och professor Annika Lang vid institutionen för matematiska vetenskaper, tillsammans med biträdande professor Mike Pereira (Mines Paris - PSL University, Frankrike) och professor Gábor Szederkényi (Pázmány Péter Catholic University, Ungern).