AI と IoT: スマートシティにおける交通管理

今日のスマート シティは、都市エリアを絶えず再形成する先進テクノロジーを活用しています。 AI と IoT は、世界の運営にますます不可欠なものになってきています。 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、および多くの AI ツールは、市民が環境と対話し、環境内で移動する方法を変えています。

これらの最新テクノロジーについて概説すると、 ブルーオレンジデジタルは、ニューヨーク市でトップランクの AI コンサルティングおよび開発機関であり、廃棄物管理から食料供給の最適化、医療のデジタル化に至るまでのアプリケーションを実現しています。 その過程で、彼らは業界全体を破壊し、新たなビジネスチャンスやアプリケーションを生み出しています。 

都市のあらゆる責務の中でも、交通管理は、最先端の AI ツールやテクノロジーであっても、興味深い問題を引き起こします。 都市交通は非常にダイナミックな環境であり、さまざまな交通手段を利用する何千もの参加者が複雑な方法でやり取りします。 さらに、交通参加者全員の安全と健康を確保するために、リアルタイムで意思決定を行う必要があります。 このような環境での活動計画を立てることは、非常に困難な作業です。 幸いなことに、AI を活用したスマート シティ テクノロジーは、最も差し迫った交通管理問題のいくつかへの取り組みにおいて、すでに大きな進歩を遂げています。 

以下は、IoT および AI テクノロジーを活用した最も一般的なトラフィック管理ソリューションのリストです。

クラウドソーシングされたデータにより、あらゆる種類の車両に最適化されたルートが可能になります

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。意思決定がデータに裏付けられていることが必須になっています。 さまざまな都市エリアが市民によってどのように利用されているかに関する情報 (モビリティ データ) は、交通ニーズについての重要な洞察を提供します。 これにより、市内のさまざまな道路がどのように使用されているかを正確に把握できるため、より正確で市民に優しい計画を立てる可能性が高まります。

クラウドソーシングされたデータ は現在至る所に存在し、さまざまなデバイスから発生しています。 私たちのスマートフォン、タブレット、ラップトップ、さらには自動車さえも、常に地理位置情報データを発信しています。 さまざまなアプリケーションがこのデータを取得し、消費者向けサービスを強化するためにそれを使用しています。 同時に、分析フレームワークを使用すると、そのような異種データ ソースから洞察を簡単に抽出できます。 このデータを市行政や都市計画担当者と共有することで、この豊富なモビリティ 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専用道路、または最も人口の多い歩行者専用エリアを考えてみましょう。 これらのエリアがどのように使用されるかを知らずに計画を立てることは、暗闇の中で目隠しをしてエベレストに登ることと同じです。 視覚化と分析は、プロセスに光を当て、すべての計画決定が市民が生成したデータに基づいて行われるようにするために、間違いなく必要です。

クラウドソーシングされたモビリティ データの利点は、歩きやすさの向上と通勤時間の短縮につながります。 自転車利用者にとって、これは最適化されたルートとより緑豊かな通路につながりますが、車の運転者にとっては、信号や歩行者を待って市内中心部で過ごす時間が削減されることを意味します。 モビリティ データにより、すべての交通参加者にとって双方にとって有利な関係になります。

コンピュータービジョンとAIが歩行者と車両の安全を実現

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形成される複雑な環境を厳重に監視する必要があります。

幸いなことに、このような監視タスクを自動化し、ソフトウェアやアルゴリズムに委任することを可能にするテクノロジーが利用可能です。 コンピュータビジョン また、ビデオ分析は路側カメラだけでなく自動車にも実装できます。 アルゴリズムはエッジで計算を実行でき、状況や動作の異常が発生した瞬間にそれを検出できます。 コンピューター ビジョンのおかげで、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、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導入すると、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構築できる可能性があります。 コンピューター ビジョンとビデオ分析は、この方向の取り組みにおける主要なテクノロジーです。

IoT センサーにより、スマート シティでの正確な交通監視が可能になります

交通を理解することは、都市部の内外で交通の流れを最適化できるようにするために、リアルタイムで実行する必要があるタスクです。 これには、交通イベントの中でもとりわけ、事故、渋滞、一時的な道路脇の障害物の特定と伝達が含まれます。

センサー技術 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しているため、通信できる情報量に制限はありません。 あらゆる移動物体に取り付けることができるだけでなく、環境からコンテキスト情報を収集して伝達することも可能になります。 

センサーで収集されたデータにより、リアルタイム分析の実行が可能になり、交通管理の即時決定が可能になります。 このような応用例としては、適応型交通信号機が挙げられます。これは単にプログラムされるだけでなく、 ライブ交通情報.

センサーベースのソリューションの利点は、アクティブなトラフィック管理対策に反映できます。 これらにより短期的な予測と制御が可能になり、渋滞の軽減と交通の流動性の向上につながる可能性があります。 交通管理機関による排出ガス、騒音、移動時間の削減を支援することで、IoT ベースのセンサー技術は、最新の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 の次は何でしょうか?

都市計画者やエンジニアは現在、ますます複雑な環境で作業しており、ますます複雑な問題を解決する必要があります。 AI と IoT は、これらの問題への取り組みを支援しています。 交通と交通の管理は、ソフトウェアとアルゴリズムの助けなしでは取り組むのが難しい現代の課題を引き起こしています。 さらに、トラフィック管理はあらゆる分野で重要な役割を果たします。 スマートシティ 他のすべての都市機能の正常な機能に容易に影響を与える可能性があるためです。

幸いなことに、最新のテクノロジーにより、市民が生成したモビリティ データを活用して、このような複雑なタスクに取り組むことが可能になりました。 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向上することで、最新のソリューションを見つけて、トラフィック管理の意思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。 

意思決定や都市移動のダイナミクスをより深く理解するためにデータが使用されると、管理アプリケーションの品質も向上します。 これにより、交通規制戦略と将来のインフラ開発プロジェクトが国民のニーズに正確に適合することが保証されます。 AI と IoT は新たな技術標準となりつつあり、それは私たちが心待ちにしている未来です。