人工知能が道路をより安全にする計画を推進

#FHWA (連邦道路局) の新しいプロジェクトは、人工知能で高速道路を変革することを目的としています。この技術が将来役立つと予想される分野には、安全性の向上、環境マッピング、橋梁容量の洞察、スマートパーキングなどがあります。

Exploratory Advanced Research (EAR) プログラムは現在、12 月 5 日を期限として提案を募集しています。その時点で、契約を締結するか、協力協定を締結します。この提案では、「米国の高速道路工学と複合一貫輸送に変革的かつ真に革命的な進歩をもたらす」研究プロジェクトを募集している。

また、公募には「計画、設計、建設、戦略的には、この研究は、イノベーションを推進し、道路交通の効率を大幅に向上させるために必要な革新的なアプローチ、方法、ブレークスルーの開発を促進および加速します。」

人工知能高速道路交通向け

FWHA によると、道路交通における複雑な問題の解決に役立つ人工知能の新たな進歩をサポートするには、初期の研究が必要です。その結果、FHWA EAR プロジェクトは現在、高速道路交通における重大な国家問題を解決するための、まだ試されていない人工知能の進歩の可能性を実証しようとしています。

FHWA は、道路交通の重大な問題や課題に対処できる可能性のある AI アプリケーションの例として次のようなものがあることを発見しました。

安全性とモビリティ

交通弱者の道路利用者 - 利用人工知能はデータを分析したり、交通弱者の安全、特に都市部外や伝統的にサービスが十分に行き届いていないコミュニティの安全など、研究が不十分なテーマを対象としたソリューションを開発したりします。

歩行者、自転車、マイクロモビリティの検出 – マシン ビジョンやその他の AI テクノロジーを使用して、道路や交差点上の歩行者、自転車、マイクロモビリティ デバイスの動きを分析します。これらのモードでの信号パフォーマンスが向上します。車椅子などの補助具を使用している旅行者も対象となります。

歩行者道案内 – 人工知能を使用して、歩道、横断歩道、小道、交通センター、その他の公共および私的スペースを含む歩行者環境の動的なマッピングを高度に自動化します。

橋の衝突 – ビデオ分析などの人工知能を使用して、車両、特に大型車両と橋やその他の高速道路構造物との衝突の根本原因の理解を深めます。

スマートトラック駐車場 - ビデオ分析などの人工知能を使用して、休憩所のトラック駐車スペースの空き状況を高精度に予測します。トラックの駐車位置を高精度に予測することで、ドライバーは駐車スペースを見つけやすくなり、安全性が向上します。

インフラストラクチャの最新化

資産パフォーマンスを予測するための物理学に基づく AI ソリューション - 通常、AI システムは統計的推論に基づいているため、現実を無視した情報を提供する可能性があります。物理制約の結果。物理学を人工知能に統合することは、データの収集とそれを意思決定に効果的に使用することの間のギャップを埋めるのに役立つ可能性があります。

センサー データの解釈 – 資産所有者がインフラストラクチャ ステータス センサーからのすべてのデータを分析することは困難です。このプロジェクトでは、生のセンサー データを資産所有者にとって実用的な情報に変換する際の信頼性と自動化を向上させるために、人工知能をどのように使用できるかを検討する可能性があります。

横断分野

手動によるデータ前処理の必要性を削減または排除するか、専門家に複雑なデータを解釈させることで、データ処理やさまざまなデータの統合を大幅に改善します。高速道路交通のデータ データ機能。

エッジ コンピューティングと路側ハードウェアを組み合わせて、データのセキュリティとプライバシーを向上させ、分析速度を向上させ、高速道路輸送におけるデータの移動、保存、分析に必要なリソースを削減します。

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