12月25日のITハウスのニュースによると、Google Researchは先日、オープンソースのシミュレーションソフトSUMOが作成した「トラフィック迂回」AIモデルの適用結果を紹介する記事を公開しました。 Googleの研究者は、シアトルのT-Mobile ParkとLumen Fieldエリアの基本モデルを構築するためにSUMOソフトウェアを使用し、「渋滞量」「信号機の位置」「平均道路速度」などのGoogleマップが提供する情報を使用して完全なヒートマップを作成したと報告されています。 その後、研究チームはヒートマップをエリアごとに分け、シアトル市警が提供する「ユーザー行動モデル」とルート提案を導入し、車の所有者に最適なルートを割り当てる「交通迂回」モデルを構築しました。 Googleの研究者は、シアトル運輸局と共同で、2023年8月と11月に開催された多くの大規模イベントにAIモデルを適用し、「動的ガイダンスディスプレイ」により渋滞時間を平均7分短縮し、交通効率を30%向上させました。