ハンガリーの研究者は、AIベースのスマートな交通管制ソリューションを開発しており、現在イスタンブールとペーチでテストされている。

街中で頻繁に運転する人にとって、信号機の動作は基本的に予測通りです。時間帯によって周期が異なる場合もありますが、それ以外は青信号と赤信号の切り替えのリズムに変化はありません。しかし、交通状況は予測不可能なため、これが最適な交通管制方法ではないことは容易に理解できます。

スマートなAIベースの交通管制ソリューション

電気工学・情報学部の研究者 BMEは、日本とトルコの同僚と協力して、 

将来の信号機は、厳密にプログラムされたロボットではなく、アルゴリズムによって動的に制御されます。

これらのスマートデバイスは交通パターンを予測し、変化に事前に適応できるようになります。

「渋滞予測と信号制御のためのマルチ入力ディープラーニング（TRALICO）」と呼ばれるプロジェクトは1年半前に開始されました。BMEでは全く新しいニューラルネットワークが開発され、まもなく実稼働試験の段階に入ると、BMEのプロジェクトコーディネーターであるネットワークシステム・サービス学部のヴィルモス・シモン准教授は述べています。 bme.huに語った.

実験はイスタンブールで実施されます。この都市は交通渋滞がひどいことで知られているだけでなく、かなり包括的な交通量データを備えているからです。アスファルトに埋め込まれたレーダーセンサーとBluetoothセンサーから、市の交通専門家にデータが送信され、さらにモバイルネットワークデータも取得されています。これらすべてがAIベースのソリューションによって確実に活用されます。

地元の交通管制センターでは、カメラ画像やその他の信号を用いて、信号機の作動状況をリアルタイムで把握する実験を長年行ってきました。しかし、このような事後的な手作業による方法ではなく、交通パターンを予測し、タイムリーかつ同期的に介入できる予測モデルの開発を目指しています。 

つまり、渋滞を管理するのではなく、渋滞を防ぐのです」

 ヴィルモス・シモン氏は私たちの質問に答えて説明してくれた。これはある意味で先駆的な開発だ。TRALICOに似たシステムは、中国のいくつかの都市で「シティ・ブレイン」という名前で使用されていると報告されているが、その具体的な機能についてはほとんど何も分かっていない。

ヴィルモス・シモン（r4）とイスタンブールのスタッフ

気象データも考慮する新しいニューラルネットワークとその背後にあるソリューションに関する研究は、現在Q1ジャーナルで審査中です。一方、シミュレーター上でのテストも進行中です。現実世界では、これはフェーズプランが表示されるインターフェースのようなもので、約XNUMX分前に介入できるようになります。「数秒の変化が、数キロメートルに及ぶ交通渋滞を引き起こしたり、防いだりする可能性がある」とVIKの研究者は付け加えました。

そのため、実社会への導入は慎重な調整から始まる。「トルコのパートナーはこのプロジェクトに大きな期待を寄せており、混乱を招かないようにする必要がある」と同氏は語る。ヴィルモス・シモン氏に加え、上級研究者、博士課程の学生、修士課程の学生もこのプロジェクトに取り組んでいる。ハンガリーでは既にペーチの交差点で試験運用が行われており、イスタンブールではイェディクール地区の5つの交差点から開始する予定だ。

イスタンブールの地図上で選択された交差点

ハンガリーの研究者らは、9月に国際会議の特別セッションで研究結果を発表する予定である。 会議では、 トルコと日本のパートナーに加え、他の大学や研究機関の代表者も参加します。ヴィルモス・シモン氏は、本会議の基調講演の一つとして、人工知能を用いた交通管制の最適化の可能性について講演します。

地方自治体は活用されていない貴重なデータを豊富に保有しており、企業からそのようなデータを購入するには莫大な費用がかかるため、都市との更なる連携協定締結は重要となるでしょう。トルコとハンガリーの他の都市も関心を示しています。「このモデルを商業化したいのは明らかですが、都市ごとに状況が異なるため、画一的な製品にはなりにくいでしょう」とビルモス・シモン氏は述べています。

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