論文の概要: Improving Urban Mobility: using artificial intelligence and new technologies to connect supply and demand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03570v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 14:37:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-10 11:10:56.148126
• Title: Improving Urban Mobility: using artificial intelligence and new technologies to connect supply and demand
• Title（参考訳）: 都市移動性の向上 : 人工知能と新しい技術を使って供給と需要を結びつける
• Authors: Ana L. C. Bazzan
• Abstract要約: インテリジェントトランスポートシステム(ITS)は,情報通信技術をどのように活用するかを交通問題に適用するかを検討することを目的としている。 このパノラマでは、人工知能が特に機械学習の進歩において重要な役割を果たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.347028791196305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the demand for mobility in our society seems to increase, the various issues centered on urban mobility are among those that worry most city inhabitants in this planet. For instance, how to go from A to B in an efficient (but also less stressful) way? These questions and concerns have not changed even during the covid-19 pandemic; on the contrary, as the current stand, people who are avoiding public transportation are only contributing to an increase in the vehicular traffic. The are of intelligent transportation systems (ITS) aims at investigating how to employ information and communication technologies to problems related to transportation. This may mean monitoring and managing the infrastructure (e.g., traffic roads, traffic signals, etc.). However, currently, ITS is also targeting the management of demand. In this panorama, artificial intelligence plays an important role, especially with the advances in machine learning that translates in the use of computational vision, connected and autonomous vehicles, agent-based simulation, among others. In the present work, a survey of several works developed by our group are discussed in a holistic perspective, i.e., they cover not only the supply side (as commonly found in ITS works), but also the demand side, and, in an novel perspective, the integration of both.
• Abstract（参考訳）: 我々の社会におけるモビリティの需要が増大するにつれて、都市モビリティを中心とした様々な問題が、この惑星の都市住民を悩ませている。 例えば、効率的な(しかしストレスが少ない)方法でAからBへ進むにはどうすればよいのか? これらの疑問や懸念は新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックの間でさえ変化せず、それとは対照的に、公共交通機関を避けている人々は自動車交通の増加にのみ寄与している。 インテリジェントトランスポートシステム(ITS)は,情報通信技術をどのように活用するかを交通問題に適用するかを検討することを目的としている。 これは、インフラストラクチャ(例えば、道路、信号機など)の監視と管理を意味する可能性がある。 しかし、現在、ITSは需要管理も対象としている。 このパノラマでは、人工知能が重要な役割を担い、特にコンピュータビジョン、コネクテッドおよび自律走行車の使用、エージェントベースのシミュレーションなど、機械学習の進歩において重要である。 本研究では,本グループが開発したいくつかの作品について,供給側(ITS作品に共通する)だけでなく,需要側,そして新たな視点において,両者の統合を包括的に論じる。

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