AI-Driven Scenarios for Urban Mobility: Quantifying the Role of ODE Models and Scenario Planning in Reducing Traffic Congestion

要約

都市化とテクノロジーの進歩は都市のモビリティを再構築しており、課題と機会の両方をもたらしています。
この論文では、人工知能 (AI) を活用したテクノロジーが交通渋滞のダイナミクスにどのような影響を与えるかを調査し、交通システムの効率を向上させる可能性を探ります。
具体的には、さまざまな規制枠組みの下での渋滞緩和における自動運転車やインテリジェントな交通管理などの AI イノベーションの役割を評価します。
自動運転車は、最適化された交通の流れ、リアルタイムのルート調整、人為的エラーの減少を通じて渋滞を軽減します。
この研究では、常微分方程式 (ODE) を使用して、AI 導入率と交通渋滞の間の動的な関係をモデル化し、体系的なフィードバック ループを捉えています。
定量的な成果には、大幅な渋滞削減を達成するために必要な AI 導入のしきい値レベルが含まれ、定性的な洞察は規制や社会の状況を調査するシナリオ計画から得られます。
この二重方法のアプローチは、政策立案者が効率的で持続可能かつ公平な都市交通システムを構築するための実行可能な戦略を提供します。
AI の安全性への影響は認められていますが、この研究では主に渋滞緩和のダイナミクスに焦点を当てています。

要約(オリジナル)

Urbanization and technological advancements are reshaping urban mobility, presenting both challenges and opportunities. This paper investigates how Artificial Intelligence (AI)-driven technologies can impact traffic congestion dynamics and explores their potential to enhance transportation systems’ efficiency. Specifically, we assess the role of AI innovations, such as autonomous vehicles and intelligent traffic management, in mitigating congestion under varying regulatory frameworks. Autonomous vehicles reduce congestion through optimized traffic flow, real-time route adjustments, and decreased human errors. The study employs Ordinary Differential Equations (ODEs) to model the dynamic relationship between AI adoption rates and traffic congestion, capturing systemic feedback loops. Quantitative outputs include threshold levels of AI adoption needed to achieve significant congestion reduction, while qualitative insights stem from scenario planning exploring regulatory and societal conditions. This dual-method approach offers actionable strategies for policymakers to create efficient, sustainable, and equitable urban transportation systems. While safety implications of AI are acknowledged, this study primarily focuses on congestion reduction dynamics.

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