Met z’n golvende lokken, vlassige snorretje en z’n petje lijkt Edward Zimmerman nog het meeste op de violist van een Schotse folkband. Het is nogal een understatement om te zeggen dat hij niet op z’n plek lijkt op de GPU Technology Conference. Hij zou zelfs achter een computer in een openbare bibliotheek er niet op zijn plek uit zien.
Zijn presentatie past ook niet helemaal bij het evenement. Het gaat namelijk over de infrastructuur van openbaar vervoer, niet iets waar je normaal gesproken meisjes mee scoort. Zimmerman wil vooral het fietsen in Amerikaanse steden aanpakken, of het in ieder geval beter en veiliger maken. Hij wil dat doen door stoplichten voor fietsers te optimaliseren met deeplearning-algoritmes.
Videos by VICE
Fietsers en automobilisten kennen het concept de ‘groene golf’ ook als ze de naam niet herkennen. Het houdt in dat je ieder stoplicht net meepakt als het groen wordt en zo op een soort groene golf door de stad surft. Dat golfgevoel krijg je doordat de lichten voor je op groen springen en achter je weer op rood met ongeveer hetzelfde tempo als dat je door de stad fietst. Echt een megabevredigend gevoel.
Een groene golf is geen toeval: verkeersplanners proberen stoplichten zo te timen dat ze precies meegaan met de gemiddelde snelheid op de weg. Voor autoverkeer betekent dat minder lawaai, minder brandstofverbruik en minder vervuiling. Voor fietsers is bij ieder stoplicht stoppen meer dan een onderbreking, het vergt meer lichamelijke inspanning.
Soms gaan verkeersplanners net even een stap verder. Ze plaatsen sensoren die kijken of er fietsers of auto’s voor een stoplicht staan. Als dat zo is, wordt het patroon waarin lichten op groen springen aangepast. Dit is waar Zimmerman – zelf fervent fietser – om de hoek komt kijken.
Detectiesystemen met sensoren zijn duur omdat je vaak gaten in de weg moet graven voor magneetsensoren. Die detecteren alleen niet alle materialen waar veel fietsen tegenwoordig van gemaakt zijn, zoals koolstofvezel. Zimmermans idee is om camera’s op stoplichten te plaatsen en die met behulp van deeplearning-algoritmes fietsers te laten herkennen. Dan gaat het alleen nog maar om het herkennen van ‘objecten’, hoewel het onder verschillende omstandigheden moet kunnen werken.
Gelukkig is dat precies waar machinaal leren voor bestaat. Het addertje onder het gras is alleen dat het veel processorkracht kost. Op basis van een plaatje een fietser herkennen is iets wat een Raspberry Pi volgens Zimmerman 12 minuten kost. Dat gaat hem dus niet worden.
Daarom komt het goed uit dat je tegenwoordig krachtige GPU’s (videokaarten) in geïntegreerde computers kunt plaatsen. Dat zijn kleine computers die in realtime interactie hebben met hun omgeving. Perfect dus voor zo’n stoplicht. NVidia heeft bijvoorbeeld zo’n systeem in hun Jetson development board, het systeem dat Zimmerman gebruikte om zijn systeem te perfectioneren. Hij gaf vorig jaar een kleine demonstratie in Duitsland. “We lieten daar zien dat het wel werkte,” zegt hij.
Zijn stoplichten met een videokaart onvermijdelijk? Het werk van Zimmerman staat even op pauze door de ziekte van zijn onderzoekspartner, maar hij hoopt er daarna snel weer mee verder te kunnen.