安全の確保はAI地図で【AI論文】

   
★AIDB会員限定Discordを開設いたしました! ログインの上、マイページをご覧ください。

★企業と人材のマッチングサービスを準備中です。アンケートのご協力をお願いいたします!↓

現状の交通システムにおける十分な安全も確保されてはいないが、世界の先端では自動運転車による新しい事故が生まれ、物議を醸している。
ただし自動運転車の実装により、事故の絶対量自体は格段に減るとは言われている。

英国、ロンドンで、3月に、自動運転車の衝突による人的被害の最初の事件が起こった。 49歳のElaine Herzberg の  早すぎる死により、Uberは自動運転車両の開発を急停止した。さらに、この致命的な事件により、現在のドライバーレステクノロジーが人間にとって100%安全であると期待できない場合、アメリカ全土で貨物を輸送する自律型大型トラックの安全性が疑われることになる。
またハイテク大手のNvidiaも最近、仮想現実(VR)で自律走行車のAIをトレーニングすることを発表した。 Venture Beatの報告によると、VRトレーニングシステム  はDrive Constellationと呼ばれる。これは、NvidiaのAIが実際の路上車両を制御することなく何十億マイルも走行できるフォトリアリスティックなシミュレーションプラットフォームだ。

Are Autonomous Vehicles The Future Of Logistics?より

このように、自動運転の実装により起こる新しい種類の事故のシミュレーションは、急務になっており、スケールの小さい範囲から検証が試されている。

しかし、現状の交通問題とセットで考えていかなければいけない。
或る日突然ガラッと世界中の全てが自動運転システムに移行するわけではないのだから。

https://youtu.be/cCR77RWuV7o

AIDBの全記事が読み放題のプレミアム会員登録はこちらから↓

ここで、世界規模ですでに整備されている既存の交通事情から浮かび上がってくる、地理的な要因を考慮した「安全マップ」も、かなり有用になってくるだろう。

以下は、研究者たちが鋭い発想で手がけた、AIによる安全マップについての論文紹介である。

ディープラーニングで交通事故を減らせ!AIによる安全マップ

(Featured AI) Reduce traffic accidents with deep learning! Safety map made with AI technology (Publication)

[論文] Arpan M. Sainju and Zhe Jiang, “Mapping road safety features from streetview imagery: A deep learning approach”. arXiv:1907.12647

DOI: 1907.12647v1

3つの要点

本記事を読むにはAIDBのアカウントが必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。







■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。






業界/カテゴリー

PAGE TOP