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タブーに切り込め!ここがおかしい「日本の保険」
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渋滞とCO2削減と2つの課題の解決策で結果をだすとはさすがです。イスラエルというところが、アメリカでは行政の許可が降りなかったのか、開発チームがイスラエルだったのかなど気になります。
例えば以下ですが、EVとかだけでない、交通システム全体で最適化しましょう。
https://newspicks.com/news/3841142?ref=user_2112738
次の説明にもあるように、安全のために道路の流れを悪くさせる取り組みもありますので、AIの最適化が虚しく、AIのヤル気を挫いてしまいそうで、今のままでは 日本には向かないのかもしれません。残念過ぎます。

■警視庁
車両を停止させるために赤信号を活用
https://www.keishicho.metro.tokyo.lg.jp/kotsu/iken_yobo/shingo_faq/signal_unmatch.html

もしかしたら、コネクティッドカーのAI「ガーディアン」が、自車の運転者にかける制限に加えて、もしそれだけで不十分なら、何台もの車と連携して、不審な他車をガードする機能が生まれると、信号による強制的な連帯責任ではなく、AI最適がはかれる様になるのかも知れませんね。

AI成長の為に注目したキーワードは
性悪説を加味した、全体最適化に必要そうな機能です。
これは分かりやすいAIの活用法。日本でも早く!

Googleは、AIで交通信号機の運用を最適化した結果、燃料の使用量と渋滞を10-20%減らせたとの実験結果を明らかにした。
渋滞を減らせただけではなく、燃料の使用量を減らせているところが大きいと思います。将来的に、自動車など移動するものと信号が繋がることで温暖化対策にもつながっていくとは思います。すべてが自動運転になり、人間の介入がゼロに近づけばエネルギー効率も高まっていくでしょう。
信号待ちのアイドリングが減れば、燃費がよくなるので燃料使用量が減るのは当然の結果です。信号の最適化はまだまだ改善の余地があるのでGoogleと組まなくてもよいので積極的に取り組むべき分野です。
"グーグルは6日、人工知能(AI)ソフトを利用して交通信号機の運用を最適化した結果、燃料の使用量と渋滞を10-20%減らせたとの実験結果を明らかにした。"
シンプルですが効果が凄いですね。
詳細が記載されていないので何を見て判断しているのかは推測にしかなりませんが、恐らく信号がある場所の車や人の量が重要になるはず。
そのようなデータは自動運転でも活用できるはずなので、一石二鳥なシステムな気がします。
細かいことですが、塵も積もれば山となる...大切な取り組みです。
既存の技術で可能なことは、このように、どんどん実装していきべきですよね。

日本で言えば、信号もそうですが、JRの踏切制御も課題だと思います。
例えば、地方では、踏切から見えるくらいの位置にある駅に、電車が到着する前から踏切は閉まっています。

せめて、到着して、ドアが開くタイミングくらいで踏切を降ろしてしてもよいと思います。勿論、踏切事故防止の観点も入れた議論は必須だとは思いますが。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
GoogleはWazeがあるのも強いですよね。
さすがGoogle!