論文の概要: AI-Powered Urban Transportation Digital Twin: Methods and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10396v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 02:52:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-26 03:08:30.588343
• Title: AI-Powered Urban Transportation Digital Twin: Methods and Applications
• Title（参考訳）: AIを活用した都市交通デジタル双生児:方法と応用
• Authors: Xuan Di, Yongjie Fu, Mehmet K. Turkcan, Mahshid Ghasemi, Zhaobin Mo, Chengbo Zang, Abhishek Adhikari, Zoran Kostic, Gil Zussman,
• Abstract要約: 本稿では,都市交通管理におけるディジタル双生児(DT)の手法と応用に関する調査報告を行う。 まず、サイバー物理システムを活用したDTパイプラインをレビューし、ニューヨーク市の現実世界のテストベッドにデプロイされたDTアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.812947567117796
• License:
• Abstract: We present a survey paper on methods and applications of digital twins (DT) for urban traffic management. While the majority of studies on the DT focus on its "eyes," which is the emerging sensing and perception like object detection and tracking, what really distinguishes the DT from a traditional simulator lies in its ``brain," the prediction and decision making capabilities of extracting patterns and making informed decisions from what has been seen and perceived. In order to add values to urban transportation management, DTs need to be powered by artificial intelligence and complement with low-latency high-bandwidth sensing and networking technologies. We will first review the DT pipeline leveraging cyberphysical systems and propose our DT architecture deployed on a real-world testbed in New York City. This survey paper can be a pointer to help researchers and practitioners identify challenges and opportunities for the development of DTs; a bridge to initiate conversations across disciplines; and a road map to exploiting potentials of DTs for diverse urban transportation applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,都市交通管理におけるディジタル双生児(DT)の手法と応用に関する調査報告を行う。 DTに関するほとんどの研究は、オブジェクトの検出や追跡のような新たな知覚と認識に焦点を当てているが、DTと従来のシミュレータを区別するものは、パターンを抽出し、認識されたものから情報的決定を下すことの予測と意思決定能力である‘脳’にある。 都市交通管理に価値を加えるためには、DTは人工知能によって駆動され、低遅延の高帯域幅センシングおよびネットワーク技術と補完する必要がある。 まず、サイバー物理システムを活用したDTパイプラインをレビューし、ニューヨーク市の現実世界のテストベッドにデプロイされたDTアーキテクチャを提案する。 本研究は,研究者や実践者がDTを開発する上での課題や機会を特定するための指標となり得る。

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