夏休みや冬休み、連休などの休日になると
車で出かけると交通渋滞に巻き込まれてしまった
という経験がある方も多いかもしれません。
交通渋滞は。運送や救急搬送など、さまざまな
影響を及ぼすため、深刻な問題です。
こうした交通渋滞を少しでも緩和するために
渋滞予測が発表されたり、信号制御が行われるなど
さまざまな対策が講じられていますが、
なかなか渋滞が減らないという状況もあります。
京都大学、住友電工システムソリューション株式会社の
研究グループは、これから起きる渋滞の場所と長さを
予測する新たな時空間AI技術
「QTNN」（Queueing-Theory-based Neural Network）
を開発。
この「QTNN」の特徴とは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
竹内孝 情報学研究科助教、鹿島久嗣 同教授と住友電工システムソリューション株式会社の研究グループは、これから起きる渋滞の場所と長さを予測する新たな時空間AI技術「QTNN」（Queueing-Theory-based Neural Network）を開発しました。
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