ビッグデータと人工知能に基づくコネクテッド、協力、自動モビリティのためのサービス：SHOWプロジェクトパラダイム

科学分野:

• 交通科学
• コンピュータサイエンス
• データサイエンス

背景:

• 持続可能なモビリティは脱炭素化にとって重要です。
• 人工知能（AI）とビッグデータ（BD）は、さまざまな産業にわたる変革的なソリューションを提供します。
• AIとBDを協調型、コネクテッド、自動モビリティ（CCAM）と統合することで、その利点を大幅に高めることができます。

研究 の 目的:

• AIとBDを活用した3つの新しいCCAMサービスを紹介すること。
• 都市モビリティにおける主要な課題、すなわち到着予定時刻、乗客需要予測、モビリティパターンの特定に対処すること。
• これらのサービスの実際的な応用と可能性を実世界のシナリオで実証すること。

主な方法:

• AIとBDの手法を利用した3つのCCAMサービスの開発。
• EU資金によるSHOWプロジェクト内のパイロットサイトでのこれらのサービスの実施とテスト。
• 特定のモビリティ問題に取り組む上でのサービスパフォーマンスの分析。

主要な成果:

• 持続可能なモビリティの重要な課題に対処するAIおよびBD駆動型CCAMサービスの実証に成功しました。
• 到着予定時刻予測の改善における提案サービスの有効性を検証しました。
• 乗客需要を正確に予測し、複雑なモビリティパターンを特定する能力を示しました。

結論:

• AIとBDの統合は、持続可能な都市モビリティのためのCCAMの可能性を大幅に高めます。
• 開発されたCCAMサービスは、交通効率とユーザーエクスペリエンスを向上させるための実用的かつ効果的なソリューションを提供します。
• これらの調査結果は、インテリジェント交通システムの未来におけるAIとBDの変革的な役割を強調しています。