論文の概要: AI-Driven Scenarios for Urban Mobility: Quantifying the Role of ODE Models and Scenario Planning in Reducing Traffic Congestion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19915v2
- Date: Tue, 07 Jan 2025 13:14:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-08 15:46:28.056065
- Title: AI-Driven Scenarios for Urban Mobility: Quantifying the Role of ODE Models and Scenario Planning in Reducing Traffic Congestion
- Title（参考訳）: 都市移動のためのAI駆動シナリオ:交通渋滞軽減におけるODEモデルとシナリオプランニングの役割の定量化
- Authors: Katsiaryna Bahamazava,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)駆動技術が交通渋滞動態に与える影響について検討する。
我々は,自動運転車やインテリジェント交通管理といったAIイノベーションが,さまざまな規制枠組みの下での混雑緩和に果たす役割を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Urbanization and technological advancements are reshaping urban mobility, presenting both challenges and opportunities. This paper investigates how Artificial Intelligence (AI)-driven technologies can impact traffic congestion dynamics and explores their potential to enhance transportation systems' efficiency. Specifically, we assess the role of AI innovations, such as autonomous vehicles and intelligent traffic management, in mitigating congestion under varying regulatory frameworks. Autonomous vehicles reduce congestion through optimized traffic flow, real-time route adjustments, and decreased human errors. The study employs Ordinary Differential Equations (ODEs) to model the dynamic relationship between AI adoption rates and traffic congestion, capturing systemic feedback loops. Quantitative outputs include threshold levels of AI adoption needed to achieve significant congestion reduction, while qualitative insights stem from scenario planning exploring regulatory and societal conditions. This dual-method approach offers actionable strategies for policymakers to create efficient, sustainable, and equitable urban transportation systems. While safety implications of AI are acknowledged, this study primarily focuses on congestion reduction dynamics.
- Abstract（参考訳）: 都市化と技術進歩は都市のモビリティを変革し、課題と機会の両方を提示している。
本稿では,人工知能(AI)駆動技術が交通渋滞の動態にどのように影響するかを考察し,輸送システムの効率を高める可能性を探る。
具体的には,自律走行車やインテリジェント交通管理といったAIイノベーションが,さまざまな規制枠組みの下での混雑緩和に果たす役割を評価する。
自動運転車は、最適化されたトラフィックフロー、リアルタイムのルート調整、ヒューマンエラーによる渋滞を減らす。
この研究は、通常微分方程式(ODE)を用いて、AI導入率と交通渋滞のダイナミックな関係をモデル化し、システム的なフィードバックループをキャプチャする。
定量的なアウトプットには、大きな渋滞低減を達成するために必要なAI採用のしきい値レベルが含まれており、質的な洞察は、規制と社会的条件を探求するシナリオ計画に由来する。
このデュアルメソッドアプローチは、政策立案者が効率的で持続可能で公平な都市交通システムを構築するための実用的な戦略を提供する。
AIの安全性は認識されているが、この研究は主に渋滞低減のダイナミクスに焦点を当てている。
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