Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI in Transportation Planning: A Survey

論文の概要: Generative AI in Transportation Planning: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07158v2
Date: Tue, 11 Mar 2025 06:50:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-13 12:13:53.123953
Title: Generative AI in Transportation Planning: A Survey
Title（参考訳）: 交通計画におけるジェネレーティブAI:サーベイ
Authors: Longchao Da, Tiejin Chen, Zhuoheng Li, Shreyas Bachiraju, Huaiyuan Yao, Xiyang Hu, Zhengzhong Tu, Yue Zhao, Dongjie Wang, Xuanyu, Zhou, Ram Pendyala, Benjamin Stabler, Yezhou Yang, Xuesong Zhou, Hua Wei,
Abstract要約: 我々は、交通計画においてGenAIを活用するための最初の包括的枠組みを提示する。交通計画の観点から, 記述的, 予測的, 生成的, シミュレーション, 説明可能なタスクの自動化におけるGenAIの役割を検討する。データ不足、説明可能性、バイアス軽減、ドメイン固有の評価フレームワークの開発など、重要な課題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 43.29745241834317
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The integration of generative artificial intelligence (GenAI) into transportation planning has the potential to revolutionize tasks such as demand forecasting, infrastructure design, policy evaluation, and traffic simulation. However, there is a critical need for a systematic framework to guide the adoption of GenAI in this interdisciplinary domain. In this survey, we, a multidisciplinary team of researchers spanning computer science and transportation engineering, present the first comprehensive framework for leveraging GenAI in transportation planning. Specifically, we introduce a new taxonomy that categorizes existing applications and methodologies into two perspectives: transportation planning tasks and computational techniques. From the transportation planning perspective, we examine the role of GenAI in automating descriptive, predictive, generative, simulation, and explainable tasks to enhance mobility systems. From the computational perspective, we detail advancements in data preparation, domain-specific fine-tuning, and inference strategies, such as retrieval-augmented generation and zero-shot learning tailored to transportation applications. Additionally, we address critical challenges, including data scarcity, explainability, bias mitigation, and the development of domain-specific evaluation frameworks that align with transportation goals like sustainability, equity, and system efficiency. This survey aims to bridge the gap between traditional transportation planning methodologies and modern AI techniques, fostering collaboration and innovation. By addressing these challenges and opportunities, we seek to inspire future research that ensures ethical, equitable, and impactful use of generative AI in transportation planning.
Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)の交通計画への統合は、需要予測、インフラ設計、政策評価、交通シミュレーションといったタスクに革命をもたらす可能性がある。しかし、この学際分野におけるGenAIの採用を導くための体系的なフレームワークが不可欠である。本調査では,計算機科学と輸送工学を対象とする多分野の研究チームが,交通計画におけるGenAI活用のための総合的な枠組みを提示する。具体的には,既存のアプリケーションと方法論を,輸送計画タスクと計算手法の2つの視点に分類する新たな分類法を提案する。交通計画の観点から、我々は、モビリティシステムを強化するための記述的、予測的、生成的、シミュレーション、説明可能なタスクの自動化におけるGenAIの役割について検討する。計算の観点からは,データ準備の進歩,ドメイン固有の微調整,検索強化生成やゼロショット学習などの推論戦略を,輸送用途に合わせて詳細に述べる。さらに、データの不足、説明可能性、バイアス軽減、持続可能性、エクイティ、システム効率といった輸送目標に沿ったドメイン固有の評価フレームワークの開発など、重要な課題に対処する。この調査は、従来の交通計画手法と現代のAI技術とのギャップを埋め、コラボレーションとイノベーションを促進することを目的としている。これらの課題と機会に対処することで、私たちは、交通計画における倫理的、公平、そして影響のあるAIの使用を保証する将来の研究を刺激したいと考えている。

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