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据外国媒体报道，英国棕榈岭国家级实验室（OakRidgeNationalLaboratory，ORNL）与GridsmartTechnologies企业的科技人员大力开展合作项目，彼此利用人工智能算法、深度学习及传感技术，目地展现如何去对交通信号灯展开程序编写进而提升 汽柴油合理性、降低车辆的废气排放量、提升 交通流量的流畅度。Gridsmart的交通出行监控摄像头已在全世界范畴内得到 运用于，目地取代当今改装于道路交由处的监控摄像头，后面一种关键部门管理探察车辆并告知交通指示灯時间。

ORNL的程序流程可教會Gridsmart监控摄像头预计十字路口车辆的汽柴油合理性（耗油量展示出，fuelefficiency），并操控交通信号灯数据信号加上时（trafficsignaltiming），搭建节约资源并提升交通出行货运量。该技术性具有非常大的节油发展潜力。

据美国能源部估计，重、中重型车辆在十字路口以及他方向时，其柴油发动机跑偏导致每一年汽柴油消耗量低约60亿加仑。ORNL／Gridsmart项目合作获得了美国能源部集团旗下车辆技术性公司办公室（VehicleTechnologiesOffice）HPC4Mobility新项目的第一批资产抵制。该新项目还获得了美国能源部国家级实验室的非常云计算服务器（supercomputingresources）及科学研究专业技能，并与业界公司协作，协同寻找应付当今全世界交通出行挑戰的解决方法。该新项目应用了ORNLLeadershipComputingFacility中的大数据处理出去系统软件（High－PerformanceComputingsystem，HPCsystem），如Summit高性能计算机，它是全世界作用最强悍的开源系统电子计算机。

该系统软件被作为执行十字路口模拟仿真并明确指出了数学课对策来推动交通信号灯指定。在此项目地第一阶段，ORNL的科学研究工作人员最先要提纯Gridsmart珍珠贝形高处监控摄像头（overheadBellCameras）所搜集的图片，随后将其与地平面图照片展开核查并开创数据库查询。

科学研究工作人员向将规格及车辆种类展开分类，进而训炼监控摄像头对各种车辆的汽柴油合理性展开预计。ORNL的科学研究工作人员产品研发了一款系统软件，可将照片与各有不同等级车辆的耗油量融合，进而开创标贴图片数据库查询。

在此项目地第二阶段，该新项目目地利用ORNL高性能计算机上的提高通过自学技术性，开创一款应用软件。提高通过自学一般来说能教會电子计算机怎样打游戏好“手机游戏（模拟软件，game）”，必须展开实际程序编写（explicitlyprogrammed）就能搭建该总体目标。在这类状况下，既能搭建节油，又会英勇献身交通流量。

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