多様データ入力深層学習による交通渋滞予測と信号制御最適化の実証 (TRALICO)

体系的課題番号：JPMJSC23C2
実施期間：2024 - 2026
実施機関 (1件)：
研究代表者： ( , 総合情報基盤センター, 准教授 )
DOI： https://doi.org/10.52926/JPMJSC23C2
研究概要：

本研究は、リアルタイムに得られる交通データや気象データを用いて機械学習により近未来の交通状況を予測し、信号の切り替えタイミングを最適化することで街の渋滞を緩和し、CO2排出量を削減することを目的とする。具体的には日本側チームは、交通状況を予測する機械学習の部分について、特徴量エンジニアリングと時系列データ用解析手法として近年注目を集めているトランスフォーマーの適用を試みる。ハンガリー側チームは取りまとめ役となりつつ、日本側チームの開発したモデルの予測結果を入力とする信号制御アルゴリズムを開発する。トルコ側チームは実際の道路で開発した信号制御アルゴリズムを実装して実証実験する。3ヵ国チームによる共同研究を通して、AI制御の交通流・CO2排出量の削減の実証を目指す。

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研究制度：＞＞＞
上位研究課題：カーボンニュートラルな都市の実現に向けたソリューション
研究所管機関：

国立研究開発法人科学技術振興機構

報告書等：

2024 年次報告書

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