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交通機関におけるAI: 空と道路で安全なシステムを構築する

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交通機関におけるAI: 空と道路で安全なシステムを構築する

人工知能(AI)は以前から存在していましたが、最近ではより安全な交通システムの構築に利用されることが多くなりました。コンピュータは、複数の可能性を瞬時に判断し、最も安全な方法を決定することができるため、大部分の安全機能を管理することができます。

交通機関におけるAIは、誰もが影響を受けます。安全を確保するための非常に強力な手段となりますが、技術はまだ学習中です。それは、時としてミスが生じるということを意味します。

AIで空の安全を確保

空の安全は重要です。人々が空を飛ぶことを取り戻しつつある今、輸送におけるAIはより空に近いものになってきています。航空業界では昔からコンピュータが大活躍していましたが、今ではさらに活用されています。ここでは、航空分野でのAIのより一般的な使用例を紹介します。

天候の予測

訓練: 未来のパイロットは、シミュレーションの中でAIと共に作業することで、さまざまな安全リスクの管理方法を学ぶことが可能です。コンピューターが多岐にわたる問題をシミュレートし、パイロットは多様なシナリオや反応で物事がどのように展開するかを見ることができます。これは、パイロットが実際に危険にさらされることなく、最悪の状況に対処する方法を訓練するに非常に有効な方法です。

副操縦士:現在、すべての飛行機には、不測の事態への備えや、意思決定のバックアップのために2人のパイロットが必要とされています。しかし、近い将来、AIが助手席に乗るようになるかもしれません。

より安全な着陸のために: 滑走路の情報は、着陸時に機体に送信され、進入速度、機体重量、天候、滑走路の長さなど、機体との適合性を確認するために自動的に処理されます。適合しないと判断された場合は、パイロットにその旨が伝わります。また、飛行機が滑走路をオーバーランすると予測された場合には、システムがブレーキをかけることも可能です。ROPSシステム(滑走路オーバーラン防止システム)は、墜落事故の防止に非常に役立つことが証明されました。

航空交通管理:また、空港を管理する上で、飛行機の墜落や、すれ違いを阻止するために、AIは有用です。空港では常に飛行機が離着陸したり、飛び交います。そこでAIは、どこに何があるのかを把握し、飛行機同士の衝突を防ぐのです。

 

AIがいることで、空の安全性は大きく向上します。

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AIによる安全な道路の実現

交通事故は、世界中で5歳から29歳までの人々の死因の第1位となっています。もし、このような死を防ぐことができ、事故で負傷した何百万人もの人々を守ることができたとしたら。それを実現するための最良の選択肢がAIなのかもしれません。

ドライバーの質を高める

フリートドライバーは、スピードを超過したり、居眠りをしてしまったりと、道路上で様々な問題に遭遇します。また、道路の中央線を越えた車両が他の車両に衝突して大事故になることもあります。これを改善する方法のひとつが、ドライバー自身を監視することです。

現在、カメラがドライバーの顔を監視し、システムがGPSも監視するシステムがテストされています。これにより、AIはドライバーがどの時点でスピードを出しているかを判断し、減速するよう警告することがでるのです。また、注意力が散漫になっていたり、眠気に襲われると、それを察知して起こしてくれます。これらの情報はすべてカメラで収集され、クラウドに転送されます。そこでは、AIがすべてを分析し、ドライバーが危険にさらされていると判断すると、警報を鳴らします。睡眠が必要な場合は、安心させたり、片側に寄せたりすることができるのです。

この方法はドライバーに焦点を当てていますが、他にも事故を防ぎ、ドライバーと乗客の安全を可能な限り維持するための多くの選択肢があります。

 

AIによる事故の防止

スマートカーにはセンサーが搭載されています。前述のようにカメラが備わっている場合もありますが、車に搭載されているコンピューターは、ドライバーが遭遇するさまざまな状況をどのように管理しているかを記録するのです。これらの情報は、AIによって処理され、その状況に最も適した対処法を学ぶことができます。

その良い例がテスラです。テスラの車は、コンピュータビジョンソフトウェアを使用してナビゲーションを管理していますが、複数のカメラを搭載しており、車の周囲にいる人や車などの状況を収集します。ディープラーニングとは、新しい場所や道路の種類に適応することです。人間は過去の知識や常識で対応できますが、AIは全く新しい対処法を学ばなければなりません。しかし、これらの情報はすべてクラウドにアップロードされているため、解決策を見つけ出し、すべての車にダウンロードできます。つまり、例えば凍結した道路での管理方法を1台が学習すると、すべての車がそのスキルを身につけることができるのです。

しかし、それは単に物事を学習するだけではありません。スマートカーに搭載されたセンサーやカメラは、道路の状況を収集し、その情報をスマートシティの中枢センターに送り、危険を回避するための交通パターンの調整に利用することもできます。その情報をもとに、危険を回避するための交通パターンを調整します。その変更はほぼ瞬時に行われ、事故やその他の危険を防ぐことが可能になるのです。

 

 

まとめ

人工知能は人間ほど賢くはありません。しかし、確実に人間の脳よりも早くリスクを計算することができ、安全上の危険性やリスクがある状況では非常に有効です。より安全性を高めたいのであれば、意思決定のプロセスにAIを取り入れると効果的でしょう。

人工知能は、人間のように必要な調整を行うことが不可能なため、多様な可能性を学習する必要があります。しかし、人間の脳とコンピューターの脳という2つの力を組み合わせることで、より安全な街作りができるのです。

空から道路まで、交通機関におけるAIは、あらゆる場所の改善に役立ちます。テクノロジーは今後も発展し続けると見込まれており、AIが生み出す最新の選択肢や判断を常に把握しておくことが望ましいでしょう。

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