年間何時間渋滞に巻き込まれていますか？ おそらく、あなたが思っている以上にね。 毎日数分の積み重ねは、その瞬間は大したことではなくても、時間が経つにつれて積み重なっていく。 交通分析会社のINRIXによると、2022年に米国の平均的な自動車利用者は51時間を交通渋滞に費やす1。 これは1週間の労働時間以上だ。 同調査によると、渋滞は2022年中にアメリカのドライバーに810億ドル以上の損害を与えるという。 手短に言えば、トラフィックは消費者の時間とリソースを大きく浪費する。
良いニュースは？ モノのインターネット（IoT）と人工知能（AI）の革新は、よりスマートな交通緩和を導入し、道路をより安全にする新たなソリューションへの道を開いた。 事故検知から信号管理まで、AIは交通業界に交通渋滞に打ち勝つさまざまな機会を提供している。 この記事では、AIとIoTの交差点がどのように道路業務を最適化し、最終的に人々に時間とお金を取り戻すことができるかを概説する。
トラフィック最適化のための技術革新
交通管理におけるAIの活用はまだ初期段階にあるが、さまざまなアプリケーションによって、すでにリアルタイムのモニタリングや予測分析が可能になっている。 以下では、交通イノベーションを可能にする主な技術革新について概説する。
フローセンサー
交通管理は伝統的に決まったスケジュールで行われてきた。 現在では、AIを搭載したセンサーを街路に配備して需要を監視し、シフトに基づいて交通信号を適応させ、流れを最適化することができる。 これらのセンサーは最終的に、交通量の多い道路を優先することで、ピーク時の渋滞を緩和する。
予測モニター
膨大な過去のデータとリアルタイムのデータがあれば、交通モニターは交通パターンを理解し、ある時刻の交通の流れを予測するように訓練することができる。 これを使って将来の状況を予測することで、交通担当者はリソースをより適切に配分し、ルートを最適化し、信号を調整することができる。
インシデント・モニター
AIを搭載したモニターを配備し、事故やスピード違反、通行止めなどの交通事故を監視・特定することができる。 検出された場合、このデータは適切な関係者に送信され、サポートを派遣し、より迅速にホールドアップを解決することができる。
AIを活用した交通管理をリードするプレーヤーたち
では、どのような企業がどのようにこの技術革新に拍車をかけているのだろうか？ 以下では、AIを活用した交通管理のリーダー数社と、その実際の応用例を検証する。
INRIX
INRIXは瞬時にリアルタイムの交通状況を提供し、異なる車線の交通速度をピンポイントで特定し、高速道路、田舎道、交差点を含む世界中のあらゆる道路の正確なETAを提供する2。 さらに、膨大なデータセットを活用することで、交通状況の問題領域や傾向に関する洞察を提供し、利用者が時間を取り戻したり、企業の交通面をより有益に運営できるようにする。
キヤノン
民生用カメラのトップメーカーの1つであるキヤノンは、相補型金属酸化膜半導体（CMOS）センサー3により、交通緩和に使用できるコンピューター・ビジョン技術をサポートするトレンドをリードしている。キヤノンのCMOSセンサーは、交通管理自動化のための高感度で電力精度の高い画像処理である。異なる光条件や物体の速度が変化しても鮮明な画像を提供できるため、政府がランプメーターや赤信号カメラの交通信号調整を行う際に役立ちます。
ミオビジョン
Miovisionは、マルチモーダルな交通データを収集し、都市グリッドとコリドー4に対して実用的なリアルタイムの洞察を提供する。 ダイナミックな状況に秒単位で対応することで、ドライバーの立ち止まりをなくし、待ち時間を短縮し、走行速度を向上させる。 その結果、道路の混雑が緩和され、道路を走る自動車の数が減るため、CO2排出量も削減される。
AIを活用した交通管理の課題
どのような新技術であれ、普及には時間が経たなければ対処できない課題がある。 AIを活用した交通管理の課題を検証してみよう。
プライバシー
業界と消費者の支持を確実にするために、プライバシーはすべての交通管理技術の最前線にあり続けなければならない。 道路上で収集されたデータと画像は、世界的なプライバシー規制への準拠を含め、匿名かつ保護されなければならない。
エネルギー効率
多くのバッテリー駆動のIoT機器と同様に、交通モニターやセンサーもエネルギー効率に関しては限界がある。 大量のデータを処理するために、これらのデバイスは大きな処理能力を必要とし、その結果、バッテリー電力も必要となる。 これらの技術を導入すれば、1週間のうちに何度もバッテリーを交換する必要はないはずだ。
精度
屋外に設置される機器と同様、地震、嵐、異常気象などの外的要因が機器の精度、ひいては機器のインテリジェンスに影響を与える可能性は高い。 さらに、これらのデバイスは動いている物体を追跡しており、それ自体が精度の課題となっている。 継続的な開発と処理能力によって、これらの制約の一部を相殺することができるだろう。
AIによる交通管理の未来
AIとIoTが交差することで、交通運行に貢献するさまざまなシステムの連携が、より簡単かつ迅速に行えるようになっている。 普及が進むにつれて、これらの強化されたセンサーやモニターは最終的に完全に相互運用可能となり、将来的にはより大きな最適化が可能になるだろう。
Ambiqの貢献
交通渋滞の中で運転する恐怖を軽減することができる洗練されたセンサーやモニターは、運転者にとって勝利であり、これらのデバイスがそれらに関連するエネルギーの課題を克服できることが前提である。幸いなことに、Ambiq社は超低消費電力のシステムオンチップ（SoC）の開発に特化しており、バッテリー寿命が長く、より高いエネルギー効率で複雑なデータを処理できる。継続的な監視が可能になり、こうした技術革新により、都市はドライバーの交通状況をより効果的に管理できるようになる。
情報源
1 自動車運転者が最も時間とお金を失う都市｜2023年8月
2リアルタイム交通データ[人工知能搭載]｜INRIX｜2023年
3キヤノンCMOSセンサーを選ぶ理由｜キヤノンUSA｜2023年
4Miovision TrafficLink - スマートシティはスマート信号から｜2023年
