論文の概要: A Survey of Generative AI for Intelligent Transportation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08248v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 16:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 14:47:40.091750
• Title: A Survey of Generative AI for Intelligent Transportation Systems
• Title（参考訳）: インテリジェントトランスポートシステムのための生成AIに関する調査
• Authors: Huan Yan and Yong Li
• Abstract要約: 我々は、異なる生成AI技術の原則とその潜在的な応用について紹介する。 我々は,知的交通システムにおけるタスクを,交通認識,交通予測,交通シミュレーション,交通意思決定の4つのタイプに分類する。 これらの4種類のタスクにおいて、生成的AI技術が重要な問題にどのように対処するかを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.179995408132333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent transportation systems play a crucial role in modern traffic management and optimization, greatly improving traffic efficiency and safety. With the rapid development of generative artificial intelligence (Generative AI) technologies in the fields of image generation and natural language processing, generative AI has also played a crucial role in addressing key issues in intelligent transportation systems, such as data sparsity, difficulty in observing abnormal scenarios, and in modeling data uncertainty. In this review, we systematically investigate the relevant literature on generative AI techniques in addressing key issues in different types of tasks in intelligent transportation systems. First, we introduce the principles of different generative AI techniques, and their potential applications. Then, we classify tasks in intelligent transportation systems into four types: traffic perception, traffic prediction, traffic simulation, and traffic decision-making. We systematically illustrate how generative AI techniques addresses key issues in these four different types of tasks. Finally, we summarize the challenges faced in applying generative AI to intelligent transportation systems, and discuss future research directions based on different application scenarios.
• Abstract（参考訳）: インテリジェント交通システムは交通管理と最適化において重要な役割を担い、交通効率と安全性を大幅に向上させる。 画像生成と自然言語処理の分野における生成人工知能(Generative AI)技術の急速な発展に伴い、生成AIは、データ空間、異常シナリオの観察の難しさ、データ不確実性のモデル化など、インテリジェントな輸送システムにおける重要な問題に対処する上でも重要な役割を担っている。 本稿では,知的輸送システムにおける様々なタスクにおける重要な問題に対処する上で,生成AI技術に関する文献を体系的に検討する。 まず、異なる生成AI技術の原則とその潜在的な応用について紹介する。 次に,知的交通システムのタスクを,交通知覚,交通予測,交通シミュレーション,交通意思決定の4つのタイプに分類する。 我々は、これらの4種類のタスクにおいて、生成AI技術がどのように重要な問題に対処するかを体系的に説明する。 最後に、インテリジェントトランスポートシステムに生成AIを適用する際の課題を要約し、異なるアプリケーションシナリオに基づいて将来の研究方向性について議論する。

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