人工知能による都市における交通流最適化をめざす

一般財団法人 トヨタ・モビリティ基金*1（Toyota Mobility Foundation。以下「TMF」）は、英国に拠点を持つアラン・チューリング研究所*2（Alan Turing Institute。以下「ATI」）と共に、人工知能を活用した都市計画と交通流最適化に関する18か月の共同研究を2018年5月から開始した。
本共同研究の目的である「人工知能による都市における交通流最適化」は、ATIにおける新しい人工知能研究の一つであり、複雑な交通管理システムを、従来型の静的なシステムから、多様な交通手段のリアルタイム管理が可能な、動的なシステムへの移行の実現を目指すものだ。

都心の人口集中に伴う交通管理の必要性

国連は、2030年には世界の人口の約60％が都市部に集中すると予想している。大都市圏の人口増加に加えて、ライドシェアリングの普及や自転車の利用増加等の交通手段の変化、さらに交通流に大きな影響を及ぼす即日配送サービスの増加等に伴い、都市のあり方が変化している。また、環境負荷の低減に向けて基準強化が進められているように、都市部で暮らす人々の健康維持のために、交通の混雑を管理する必要がある。

都市における交通管理や信号の制御は、これまで伝統的なモデリングや予測手法によって行われていたが、新しいニーズや、交通手段の変化に対応することが困難になりつつある。しかし、最新の革新的なデータサイエンスの技術によって、都市や交通管理においても劇的な進歩をもたらす可能性がある。