論文の概要: Urban Mobility: AI, ODE-Based Modeling, and Scenario Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19915v1
- Date: Fri, 25 Oct 2024 18:09:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:40.670079
- Title: Urban Mobility: AI, ODE-Based Modeling, and Scenario Planning
- Title（参考訳）: Urban Mobility: AI、ODEベースのモデリング、シナリオプランニング
- Authors: Katsiaryna Bahamazava,
- Abstract要約: 我々は、自動運転車やインテリジェントな交通管理といったAIイノベーションが、異なる規制条件下での交通渋滞軽減に与える影響を定量化する。
我々のODEモデルは、AI導入率と交通渋滞のダイナミックな関係を捉え、将来のシナリオをどのように展開するかについての定量的な洞察を提供する。
この研究は、予測、シナリオ計画、ODEモデリングが、AIの採用を通じてより効率的で持続可能で、生き生きとした都市を作るための戦略にどのように役立つかを理解するのに寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Urbanization and technological advancements are reshaping the future of urban mobility, presenting both challenges and opportunities. This paper combines foresight and scenario planning with mathematical modeling using Ordinary Differential Equations (ODEs) to explore how Artificial Intelligence (AI)-driven technologies can transform transportation systems. By simulating ODE-based models in Python, we quantify the impact of AI innovations, such as autonomous vehicles and intelligent traffic management, on reducing traffic congestion under different regulatory conditions. Our ODE models capture the dynamic relationship between AI adoption rates and traffic congestion, providing quantitative insights into how future scenarios might unfold. By incorporating industry collaborations and case studies, we offer strategic guidance for businesses and policymakers navigating this evolving landscape. This study contributes to understanding how foresight, scenario planning, and ODE modeling can inform strategies for creating more efficient, sustainable, and livable cities through AI adoption.
- Abstract（参考訳）: 都市化と技術進歩は都市移動の未来を変え、課題と機会の両方を提示している。
本稿では、予測とシナリオ計画と、通常微分方程式(ODE)を用いた数学的モデリングを組み合わせることで、人工知能(AI)駆動技術が輸送システムをどのように変換するかを考察する。
ODEベースのモデルをPythonでシミュレートすることにより、自動運転車やインテリジェントトラフィック管理といったAIイノベーションが、異なる規制条件下での交通渋滞軽減に与える影響を定量化する。
我々のODEモデルは、AI導入率と交通渋滞のダイナミックな関係を捉え、将来のシナリオをどのように展開するかについての定量的な洞察を提供する。
産業協力とケーススタディを取り入れることで、ビジネスや政策立案者に戦略的なガイダンスを提供する。
この研究は、予測、シナリオ計画、ODEモデリングが、AIの採用を通じてより効率的で持続可能で、生き生きとした都市を作るための戦略にどのように役立つかを理解するのに寄与する。
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