人工知能とモノのインターネット：スマートシティの交通管理

今日のスマート シティは、都市部を再形成する高度なテクノロジーによって推進されています。人工知能とモノのインターネットは、世界の仕組みにとってますます不可欠なものになりつつあります。クラウドベースのサービス、モノのインターネット、分析プラットフォーム、そして多数の AI ツールは、都市住民が環境と対話し、移動する方法を変えています。

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ニューヨーク市のトップ AI コンサルティングおよび開発会社である Blue Orange Digital は、廃棄物管理から食品供給の最適化、医療のデジタル化まで、さまざまな用途を持つこれらの最新テクノロジーの概要を説明します。その過程で、これらのテクノロジーは業界全体に混乱をもたらし、新たなビジネスチャンスとアプリケーションを生み出しています。

都市のあらゆる責任の中でも、交通管理は最も先進的な AI ツールや技術にとっても興味深い問題を提起します。都市のモビリティは、さまざまな交通手段を使用して何千人もの参加者が複雑にやり取りする、非常に動的な環境です。

最も重要なのは、交通に関わるすべての人々の安全と幸福を確保するために、リアルタイムで意思決定を行う必要があることです。このような環境で活動を計画することは非常に困難な作業です。幸いなことに、AI ベースのスマート シティ テクノロジーは、最も差し迫った交通管理の問題のいくつかを解決する上ですでに大きな進歩を遂げています。

以下は、IoT および AI テクノロジーによって実現される最も一般的なトラフィック管理ソリューションです。

クラウドソーシングデータにより、あらゆる車両タイプに最適なルートを提供

データは力であり、これは特に都市計画者に当てはまります。彼らの決定はデータによって裏付けられる必要があります。住民がさまざまな都市部をどのように利用しているかに関する情報 (交通データ) は、交通需要に関する重要な洞察を提供します。これにより、さまざまな市内道路がどのように使用されているかについての正確な情報が管理者に提供され、より正確で住民に優しい計画を立てられる可能性が高まります。

今日、クラウドソーシングされたデータはあらゆる場所に存在し、さまざまなデバイスから生成されています。私たちのスマートフォン、タブレット、ノートパソコン、さらには車も、常に位置データを公開しています。さまざまなアプリケーションがこのデータをキャプチャし、消費者向けサービスをサポートするために使用しています。同時に、分析フレームワークにより、このような異種データ ソースから洞察を簡単に抽出できるようになります。このデータを市の行政や都市計画者と共有することで、豊富なモビリティ データを活用して計画プロセスを改善することができます。

あなたの街で最も人気のある自転車道や、最も人口密度の高い歩行者エリアについて考えてみましょう。これらのエリアをどのように使用するかという計画がないことは、暗闇の中で目隠しをしてエベレストを登るのと同じことです。プロセスを明確にし、すべての計画決定が市民が生成したデータによってサポートされていることを確認するには、視覚化と分析が絶対に必要です。

クラウドソーシングされたモビリティ データの利点は、歩行性の向上と通勤時間の短縮につながります。これは、自転車利用者にとって、最適化されたルートとより環境に優しい道路を意味し、一方、自動車の運転手にとっては、市街地で信号や歩行者を待つ時間が短縮されることを意味します。流動性データは、すべてのトラフィック参加者にとって Win-Win の状況を生み出します。

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コンピュータービジョンとAIが歩行者と車両の安全性を高める

公道の安全を確保することは交通管理システムの重要な責任です。すべての交通参加者の安全を確保するには、車両と歩行者によって作り出される複雑な環境を厳密に監視する必要があります。

幸いなことに、これらの監視タスクを自動化し、ソフトウェアとアルゴリズムに委任できるテクノロジーが存在します。コンピューター ビジョンとビデオ分析は、路側カメラと車の両方に実装できます。アルゴリズムはエッジで計算を実行し、異常な状況や動作が発生したときにそれを検出できます。

ナンバープレートの自動読み取りから歩行パターンの検出まで、コンピューター ビジョンによりさまざまなアプリケーションが可能になります。交通管理システムの一部として実装すると、不注意な運転に伴う高いリスクを最小限に抑え、公共の歩行者エリアの安全を確保できます。

タスクをソフトウェアに委任して自動化すると、すべての交通参加者にとってより安全な環境を作り出すことができます。コンピューター ビジョンとビデオ分析は、この方向で機能する主要なテクノロジーです。

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IoTセンサーはスマートシティでの正確な交通監視を可能にする

都市部およびその周辺の交通の流れを最適化するには、交通状況をリアルタイムで把握する必要があります。これには、事故、交通渋滞、一時的な路側障害物、その他の交通イベントに関するデータ情報の識別と伝達が含まれます。

センサー技術と高度な無線通信プロトコルにより、あらゆる種類の車両が方向、速度、移動時間を通信できるようになります。 IoT デバイスのカスタマイズ性が向上すると、通信できる情報量に制限がなくなります。あらゆる移動物体に接続できるだけでなく、環境からコンテキスト情報を収集して通信することもできます。

センサーによって収集されたデータにより、即時の交通管理の決定をサポートするリアルタイム分析の実行が可能になります。この応用例の 1 つは、単純にプログラムされるだけでなく、リアルタイムの交通情報も考慮する適応型交通信号の応用です。

センサーベースのソリューションの利点は、積極的な交通管理対策に活かすことができます。短期的な予測と制御が可能になり、交通渋滞を軽減し、交通の流れを増やすことができます。 IoT ベースのセンサー技術は、交通管理機関が排出量、騒音、移動時間を削減するのを支援することで、現代のあらゆる交通管理システムにおいて重要な役割を果たします。

スマートシティにおける AI と IoT の将来はどうなるのでしょうか?

都市計画者やエンジニアは現在、ますます複雑化する環境で働いており、ますます複雑化する問題を解決する必要があります。人工知能とモノのインターネットは、これらの問題の解決に役立っています。交通および輸送管理は、ソフトウェアとアルゴリズムの助けなしには解決が難しい現代的な課題を提示します。さらに、交通管理は、他のすべての都市機能の適切な機能に簡単に影響を与える可能性があるため、あらゆるスマート シティにおいて重要な役割を果たします。

幸いなことに、現代のテクノロジーは、市民が生成したモビリティデータを活用して、これらの複雑な課題を解決することができます。分析フレームワーク、クラウド サービス、データ収集デバイスの可用性が高まるにつれて、最新のソリューションを見つけ、トラフィック管理の決定の一部としてリアルタイム データを統合することが可能になります。

データが意思決定や都市交通の動向のより深い理解に使用されると、管理アプリケーションの質も向上します。これにより、交通管理戦略と将来のインフラ開発プロジェクトが市民のニーズに正確に適合することが保証されます。人工知能とモノのインターネットは新たな技術標準になりつつあり、これは私たちが心待ちにしている未来です。