論文の概要: IncidentResponseGPT: Generating Traffic Incident Response Plans with Generative Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18550v1
- Date: Mon, 29 Apr 2024 09:45:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 14:07:29.303793
- Title: IncidentResponseGPT: Generating Traffic Incident Response Plans with Generative Artificial Intelligence
- Title(参考訳): インシデント応答GPT:生成人工知能を用いた交通事故対応計画の作成
- Authors: Artur Grigorev, Khaled Saleh, Yuming Ou,
- Abstract要約: 道路事故による交通渋滞は、都市環境において大きな課題となり、汚染、経済的な損失、交通渋滞が増大する。
本稿では,迅速な情報提供,適応可能な交通事故対応計画を提供することで,交通管理当局を支援する革新的なソリューションであるインシデントレスGPTを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0928226965455154
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traffic congestion due to road incidents poses a significant challenge in urban environments, leading to increased pollution, economic losses, and traffic congestion. Efficiently managing these incidents is imperative for mitigating their adverse effects; however, the complexity of urban traffic systems and the variety of potential incidents represent a considerable obstacle. This paper introduces IncidentResponseGPT, an innovative solution designed to assist traffic management authorities by providing rapid, informed, and adaptable traffic incident response plans. By integrating a Generative AI platform with real-time traffic incident reports and operational guidelines, our system aims to streamline the decision-making process in responding to traffic incidents. The research addresses the critical challenges involved in deploying AI in traffic management, including overcoming the complexity of urban traffic networks, ensuring real-time decision-making capabilities, aligning with local laws and regulations, and securing public acceptance for AI-driven systems. Through a combination of text analysis of accident reports, validation of AI recommendations through traffic simulation, and implementation of transparent and validated AI systems, IncidentResponseGPT offers a promising approach to optimizing traffic flow and reducing congestion in the face of traffic incidents. The relevance of this work extends to traffic management authorities, emergency response teams, and municipal bodies, all integral stakeholders in urban traffic control and incident management. By proposing a novel solution to the identified challenges, this research aims to develop a framework that not only facilitates faster resolution of traffic incidents but also minimizes their overall impact on urban traffic systems.
- Abstract(参考訳): 道路事故による交通渋滞は、都市環境において大きな課題となり、汚染、経済的な損失、交通渋滞が増大する。
これらのインシデントを効果的に管理することは、その悪影響を軽減するために不可欠であるが、都市交通システムの複雑さと潜在的なインシデントの多様性は、かなりの障害を表している。
本稿では,迅速な情報提供,適応可能な交通事故対応計画を提供することで,交通管理当局を支援する革新的なソリューションであるインシデントレスGPTを紹介する。
生成型AIプラットフォームをリアルタイムトラフィックインシデントレポートと運用ガイドラインに統合することにより,交通インシデントに対応する意思決定プロセスの合理化を目指す。
この研究は、交通管理におけるAIの展開に関わる重要な課題に対処する。都市交通ネットワークの複雑さの克服、リアルタイムな意思決定能力の確保、地方法と規制の整合、AI駆動システムに対する公的な受け入れの確保などだ。
事故報告のテキスト分析、交通シミュレーションによるAIレコメンデーションの検証、透明で検証されたAIシステムの実装の組み合わせを通じて、IncidenceResponseGPTは、トラフィックフローを最適化し、交通インシデントに直面した混雑を低減するための有望なアプローチを提供する。
この作業は、交通管理当局、緊急対応チーム、自治体など、都市交通管理とインシデント管理のすべての統合的なステークホルダーにも及んでいる。
本研究は,交通事故の迅速解決だけでなく,都市交通システムへの全体的な影響を最小限に抑える枠組みを開発することを目的としている。
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