AIとIoT：スマートシティの交通管理

今日のスマートシティは、都市エリアを常に変化させている先進技術によって動かされています。AIとIoTは、世界が運営される方法にますます不可欠な存在になっています。クラウドベースのサービス、IoT、分析プラットフォーム、そして多数のAIツールは、市民が環境とやり取りし、移動する方法を変化させています。

これらの近代的な技術は、Blue Orange Digitalによって概説されており、NYCにあるトップランクのAIコンサルティングおよび開発会社です。ゴミ収集から食糧供給の最適化、ヘルスケアのデジタル化まで、さまざまなアプリケーションを可能にします。同時に、全産業を混乱させ、新しいビジネス機会やアプリケーションを作成しています。

都市の責任の中で、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。都市の交通は、さまざまな交通手段を使用する数千の参加者が複雑な方法で相互作用する、高度にダイナミックな環境です。さらに、すべての交通参加者の安全と幸福を確保するために、リアルタイムで決定を下す必要があります。このような環境でのアクティビティ計画は、非常に困難なタスクです。幸いなことに、AIを搭載したスマートシティ技術は、交通管理の最も重要な問題に対処するためにすでに大きな進歩を遂げています。

以下は、IoTとAI技術が提供する最も一般的な交通管理ソリューションのリストです。

クラウドソーシングデータは、すべての車両タイプの最適化されたルートを可能にします

データは力であり、特に都市計画家にとっては、決定がデータによって裏付けられていることが必須です。市民が都市のさまざまな地域をどのように使用しているか（モビリティデータ）に関する情報は、交通需要に関する重要な洞察を提供できます。これにより、都市のさまざまな経路がどのように使用されているかについて正確な概要が得られ、市民に優しい計画が可能になります。

クラウドソーシングデータは現在至る所にあり、さまざまなデバイスから発生します。私たちのスマートフォン、タブレット、ラップトップ、そして車はすべて、常に地理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はこのデータを収集し、消費者向けサービスを提供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、さまざまなデータソースから洞察を抽出することが容易になります。市民がこのデータを市政当局や都市計画家と共有することで、都市計画プロセスを改善するためにこの豊富なモビリティデータを活用することができます。

都市で最も人気のある自転車道や最も混雑した歩道エリアについて考えてみましょう。どのように使用されているかを知らないで計画することは、暗闇の中でエベレストを登ることと同等です。視覚化と分析は、プロセスを照らすために必要であり、すべての計画決定が市民によって生成されたデータによって裏付けられていることを保証するために必要です。

モビリティデータの利点は、歩行性の向上や通勤時間の短縮に変換できます。自転車利用者にとっては、最適化されたルートと緑豊かな道が意味しますが、車の運転手にとっては、都市中心部で交通信号や歩行者を待っている時間が短縮されることを意味します。モビリティデータは、すべての交通参加者にとっての勝利です。

コンピュータビジョンとAIは、歩行者と車両の安全を可能にします

公共の道路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。車両と歩行者によって作られる複雑な環境を、すべての交通参加者の安全を確保するために、密接に監視する必要があります。

幸いなことに、ソフトウェアとアルゴリズムに監視タスクを自動化し、委任することができる技術が利用可能です。コンピュータビジョンとビデオ分析は、道路脇のカメラや車両に実装できます。アルゴリズムはエッジで計算を実行し、異常や不規則をリアルタイムで検出できます。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、コンピュータビジョンにより多数の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、無謀な運転に関連するリスクを最小限に抑え、公共の歩道の安全を確保できます。

ソフトウェアにタスクを委任することで、すべての交通参加者にとってより安全な環境を作成することができます。コンピュータビジョンとビデオ分析は、この方向での取り組みの先頭に立っています。

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します

交通を理解することは、リアルタイムで行う必要があるタスクです。交通フローを最適化するために、都市内外の交通状況を把握する必要があります。これには、事故、混雑、道路脇の臨時的な障害など、さまざまな交通イベントの特定と通信が含まれます。

センサーテクノロジーと先進的なワイヤレス通信プロトコルにより、すべての種類の車両が方向、速度、旅行時間を通信することができます。通信できる情報の量に制限はありません。IoTデバイスのカスタマイズ性が高まっているためです。移動するオブジェクトに取り付けられるだけでなく、環境からのコンテキスト情報を収集し、通信することもできます。

センサー収集データにより、リアルタイム分析を実行し、即時の交通管理決定を下すことができます。適応型交通信号機がそのようなアプリケーションの例であり、単にプログラムされているのではなく、リアルタイムの交通情報を考慮に入れています。

センサーを使用したソリューションの利点は、積極的な交通管理措置に変換できます。短期的な予測と制御を可能にし、混雑を減らし、交通の流れを改善することができます。交通管理機関が排出量、騒音、旅行時間を削減するのを助けることで、IoTベースのセンサーテクノロジーは、現代の交通管理システムにおいて重要な役割を果たしています。

スマートシティでのAIとIoTの次のステップは?

都市計画家やエンジニアは、ますます複雑な環境で作業し、複雑な問題を解決する必要があります。AIとIoTは、これらの問題に対処するのを支援しています。交通と交通管理は、ソフトウェアとアルゴリズムの助けなしに解決するのが難しい現代的な課題です。さらに、交通管理は、スマートシティのすべての他の都市機能の適切な機能に影響を与える可能性があるため、スマートシティでは重要な役割を果たします。

幸いなことに、近代的な技術により、市民によって生成されたモビリティデータを利用してこれらの複雑なタスクに取り組むことができます。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利用可能性の増加により、現代的なソリューションを見つけて、交通管理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できます。

データが意思決定と都市の移動ダイナミクスに関するより深い理解に使用されると、管理アプリケーションの品質も向上します。これにより、交通制御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と正確に一致することが保証されます。AIとIoTは、新しい技術的な規範となり、楽しみにしている将来です。