論文の概要: Automating the loop in traffic incident management on highway

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12085v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 11:22:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:33:03.140779
• Title: Automating the loop in traffic incident management on highway
• Title（参考訳）: 高速道路交通事故管理におけるループの自動化
• Authors: Matteo Cercola, Nicola Gatti, Pedro Huertas Leyva, Benedetto Carambia, Simone Formentin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を交通事故管理のための意思決定支援システムに統合することにより,意思決定を支援する革新的なソリューションを提案する。 本稿では,(1)自然言語相互作用の柔軟性と最適化手法の堅牢性を両立するLLM+最適化ハイブリッド,(2)LLM機能のみを用いた意思決定を自律的に生成するフルLLMアプローチを提案する。 実験結果から,両手法が有望性を示す一方で,LLM+最適化ソリューションは信頼性が優れ,重要なアプリケーションに特に適していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.001455003481903
• License:
• Abstract: Effective traffic incident management is essential for ensuring safety, minimizing congestion, and reducing response times in emergency situations. Traditional highway incident management relies heavily on radio room operators, who must make rapid, informed decisions in high-stakes environments. This paper proposes an innovative solution to support and enhance these decisions by integrating Large Language Models (LLMs) into a decision-support system for traffic incident management. We introduce two approaches: (1) an LLM + Optimization hybrid that leverages both the flexibility of natural language interaction and the robustness of optimization techniques, and (2) a Full LLM approach that autonomously generates decisions using only LLM capabilities. We tested our solutions using historical event data from Autostrade per l'Italia. Experimental results indicate that while both approaches show promise, the LLM + Optimization solution demonstrates superior reliability, making it particularly suited to critical applications where consistency and accuracy are paramount. This research highlights the potential for LLMs to transform highway incident management by enabling accessible, data-driven decision-making support.
• Abstract（参考訳）: 安全を確保し、混雑を最小限に抑え、緊急時の応答時間を短縮するためには、効果的な交通事故管理が不可欠である。 従来のハイウェイのインシデント管理は、ラジオ室のオペレーターに大きく依存している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を交通事故管理のための意思決定支援システムに統合することにより,これらの意思決定を支援する革新的なソリューションを提案する。 本稿では,(1)自然言語相互作用の柔軟性と最適化手法の堅牢性を両立するLLM+最適化ハイブリッド,(2)LLM機能のみを用いた意思決定を自律的に生成するフルLLMアプローチを提案する。 私たちはAutostrade per l'Italiaの過去のイベントデータを使って、ソリューションをテストしました。 実験の結果,両手法が有望性を示す一方で,LLM+最適化法は信頼性に優れており,一貫性と精度が最重要であるクリティカルなアプリケーションに特に適していることがわかった。 本研究は,データ駆動型意思決定支援の実現により,高速道路事故管理を変革する可能性を強調した。

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