A Survey of Generative AI for Intelligent Transportation Systems

要約

インテリジェント交通システムは、現代の交通管理と最適化において重要な役割を果たし、交通の効率と安全性を大幅に向上させます。
画像生成や自然言語処理の分野における生成型人工知能（Generative AI）技術の急速な発展に伴い、生成型 AI は、データの希薄性、異常事態の観察の難しさなど、高度道路交通システムの重要な問題に対処する上でも重要な役割を果たしています。
シナリオ、およびデータの不確実性のモデリングにおいて。
このレビューでは、高度道路交通システムのさまざまな種類のタスクにおける重要な問題に対処するための生成 AI 技術に関する関連文献を体系的に調査します。
まず、さまざまな生成 AI 技術の原理と、その潜在的な応用例を紹介します。
次に、高度道路交通システムにおけるタスクを、交通認識、交通予測、交通シミュレーション、交通意思決定の 4 つのタイプに分類します。
これら 4 つの異なるタイプのタスクにおける主要な問題に生成 AI 技術がどのように対処するかを体系的に説明します。
最後に、生成 AI をインテリジェント交通システムに適用する際に直面する課題をまとめ、さまざまな適用シナリオに基づいて将来の研究の方向性について議論します。

要約(オリジナル)

Intelligent transportation systems play a crucial role in modern traffic management and optimization, greatly improving traffic efficiency and safety. With the rapid development of generative artificial intelligence (Generative AI) technologies in the fields of image generation and natural language processing, generative AI has also played a crucial role in addressing key issues in intelligent transportation systems, such as data sparsity, difficulty in observing abnormal scenarios, and in modeling data uncertainty. In this review, we systematically investigate the relevant literature on generative AI techniques in addressing key issues in different types of tasks in intelligent transportation systems. First, we introduce the principles of different generative AI techniques, and their potential applications. Then, we classify tasks in intelligent transportation systems into four types: traffic perception, traffic prediction, traffic simulation, and traffic decision-making. We systematically illustrate how generative AI techniques addresses key issues in these four different types of tasks. Finally, we summarize the challenges faced in applying generative AI to intelligent transportation systems, and discuss future research directions based on different application scenarios.

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