인공 지능으로 더욱 안전한 도로 계획 수립

FHWA(연방고속도로국)의 새로운 프로젝트는 인공 지능으로 고속도로를 변화시키는 것을 목표로 합니다. 이 기술이 미래에 유용할 것으로 예상되는 영역에는 향상된 안전성, 환경 매핑, 교량 용량 통찰력 및 스마트 주차가 포함됩니다.

EAR(Exploratory Advanced Research) 프로젝트는 현재 제안을 모집하고 있으며 마감일은 12월 5일입니다. 이때 계약을 체결하거나 협력 계약을 체결하게 됩니다. 이 제안은 "미국의 고속도로 엔지니어링 및 복합운송 분야에서 혁신적이고 진정한 혁명적인 발전을 가져올" 연구 프로젝트를 모색하고 있습니다.

또한 제안 요청에서는 “이 프로젝트는 계획, 설계, 건설, 운영, 유지 관리 및 관리에 사용되는 과학 기술 분야의 현재 지식과 최첨단 기술을 촉진하는 과학적 조사 및 연구를 지원할 것입니다”라고 명시했습니다. 전략적으로 "이 연구는 혁신을 주도하고 도로 교통의 효율성을 크게 향상시키는 데 필요한 혁신적인 접근 방식, 방법 및 혁신의 개발을 촉진하고 가속화할 것입니다."

고속도로 교통을 위한 인공 지능

FWHA에 따르면 필요합니다. 도로 운송의 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 인공 지능의 새로운 발전을 지원하는 초기 단계 연구입니다. 그 결과, FHWA EAR 프로젝트는 이제 고속도로 교통에서 중요한 국가 문제를 해결하기 위해 인공 지능의 검증되지 않은 발전 가능성을 보여주기 위해 노력하고 있습니다.

FHWA는 주요 도로 교통 문제와 과제를 해결할 수 있는 잠재력이 있는 AI 애플리케이션의 예가 다음과 같다는 사실을 발견했습니다.

안전 및 이동성

취약한 도로 사용자 - AI를 활용하여 취약한 도로 사용자의 안전을 위한 데이터를 분석하거나 솔루션 개발 특히 도시 환경 밖의 안전이나 전통적으로 서비스가 부족한 지역사회의 안전과 같이 연구가 부족한 주제를 대상으로 하는 프로그램입니다.

보행자, 자전거 이용자 및 마이크로 모빌리티 감지 - 머신 비전 및 기타 AI 기술을 사용하여 도로 및 교차로에서 보행자, 자전거 이용자 및 마이크로 모빌리티 장치의 움직임을 분석하여 모든 여행자(휠체어 및 기타 사용자 포함)에게 도움을 제공합니다. 지원) 장치) 이러한 모드의 신호 성능을 향상시킵니다.

보행자 길찾기 - 인공 지능을 사용하여 보도, 횡단보도, 통로, 교통 센터, 기타 공공 및 개인 공간을 포함한 보행자 환경의 동적 매핑을 고도로 자동화합니다.

교량 충돌 – 비디오 분석을 포함한 인공 지능을 사용하여 교량 및 기타 고속도로 구조물과 차량(특히 대형) 충돌의 근본 원인을 더 깊이 이해합니다.

스마트 트럭 주차 - 비디오 분석을 포함한 인공 지능을 사용하여 휴게소 트럭 주차 공간의 가용성을 높은 정확도로 예측하고 예측합니다. 트럭 주차 공간을 매우 정확하게 예측하면 운전자가 주차 공간을 더 쉽게 찾을 수 있어 안전성이 향상됩니다.

인프라 현대화

자산 성능 예측을 위한 물리 기반 AI 솔루션 - 일반적으로 AI 시스템은 통계적 추론을 기반으로 하므로 실제 물리적 제약을 위반하는 결과를 제공할 수 있습니다. 물리학을 인공 지능에 통합하면 데이터 수집과 이를 의사 결정에 효과적으로 사용하는 것 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

센서 데이터 해석 – 자산 소유자가 인프라 상태 센서에서 나오는 모든 데이터를 분석하는 것은 어렵습니다. 이 프로젝트에서는 인공 지능을 사용하여 원시 센서 데이터를 자산 소유자를 위한 실행 가능한 정보로 변환하는 신뢰성과 자동화를 향상시킬 수 있는 방법을 탐색할 수 있습니다.

Cross-cutting

고속도로 운송을 위한 복잡한 데이터에 대한 수동 데이터 전처리 또는 전문가 해석의 필요성을 줄이거나 제거하여 데이터 처리 능력을 크게 향상시키거나 서로 다른 데이터를 통합합니다.

에지 컴퓨팅과 도로변 하드웨어를 결합하여 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 개선하고 분석 속도를 높이며 고속도로 교통에서 데이터를 이동, 저장 및 분석하는 데 필요한 리소스를 줄입니다.

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