都市交通システムの効率性と安全性を向上させることで、入口から出口までの地下鉄旅客の旅を改善するためにAIがどのように活用されているかを探る。
地下鉄は都市の公共交通の中心であり、毎日何百万人もの乗客を運んでいる。ニューヨークや 東京のような都市では、毎日300万人以上、600万人以上の地下鉄利用者がいる。都市が成長するにつれ、地下鉄システムをより効率的で、安全で、乗客にとって快適なものにすることが不可欠になっている。
そこで登場するのが人工知能（AI）で、切符の購入から列車のメンテナンスまで、すべてを変革する。この記事では、AIがどのように旅の各ステップを向上させるのか、そしてすべてのスムーズな運行を維持する隠れたAI技術を見ながら、地下鉄のシステムに乗ってみよう。
通常、地下鉄の旅は列に並び、切符を買い、改札を通ることから始まる。AIはこれを積極的に合理化し、乗客にとってより速く、より便利にする。例えば、顔認識技術を地下鉄の発券システムに利用することができる。混雑した都市では、乗客は物理的なチケットやスマートカードなしでサービスを利用できる。その代わりに、入場ポイントで顔がスキャンされ、スムーズなアクセスが可能になる。2019年、北京は過密状態を処理し、ラッシュ時の長蛇の列を減らすために顔認証システムを導入した。
AIのシームレスな統合は、毎日の通勤を容易にし、毎日何百万人もの乗客に利益をもたらす。AIを活用した発券システムは、乗客体験を向上させるだけでなく、セキュリティも強化する。顔データを分析することで、許可された乗客だけが駅に入場できるようにする。AIは素早く身元を確認し、不正アクセスを阻止し、潜在的な脅威を発見することができる。これにより、入場プロセスを迅速化し、セキュリティを強化し、運賃逃れを減らすことができる。
地下鉄に入った後、駅構内の道を探すのは、特にラッシュ時には混乱することがある。AIベースのナビゲーション・システムは、乗客にリアルタイムの案内を提供することで、地下鉄内の移動を容易にすることができる。これらのシステムは、AIアルゴリズムを使ってGPS、センサー、カメラなどのソースからのデータを分析し、最適なルートを見つけ、正確で最新の道順を提供する。乗客は、Google Mapsに似たモバイル・アプリを使用して、駅構内でステップ・バイ・ステップの案内を受け、プラットフォーム、出口、アメニティを素早く見つけることができる。AIベースのナビゲーションは時間を節約し、ストレスを軽減することができる。
ナビゲーション以外にも、地下鉄内のカメラや コンピューター・ビジョンからの データを利用して、混雑状況をリアルタイムで監視することができる。駅全体に設置されたカメラで特定のエリアの乗客をカウントし、潜在的なボトルネックや過密スポットを発見することができる。こうした洞察は、交通当局が列車の運行本数を調整したり、混雑を管理するスタッフを派遣したりといった事前対策を講じるのに役立つ。実際、AIはドバイで実験的に使用され、混雑を40％～60％緩和し、ピーク時や公共イベント時の待ち時間を30分に短縮した。
乗客が列車に乗るとき、AIはさまざまな方法で旅行体験を向上させることができる。これらのアプリケーションのいくつかを理解しよう：
地下鉄の列車自体もAIを搭載することができる。完全に自律化された列車は、人間の乗務員なしで安全に運行することができる。これらのAIを搭載した列車は、リアルタイムの意思決定に高度なアルゴリズムを使用し、センサーで障害物を検知して安全に運行する。AI駆動の地下鉄列車は、人件費を削減し、より多くの乗客をより良いサービス品質で運べる柔軟性を提供し、より安定した定時運行が可能で、電力消費を抑えるために加速と制動を最適化することができる。例えば、ホノルル鉄道輸送プロジェクトは、米国初の完全自律走行システムである。このシステムにより、1日あたり約4万回の自動車利用がなくなり、交通渋滞と排出ガスの削減が期待されている。
また、地下鉄の流れを効率的に管理するためには、さまざまな駅からどれだけの人が出てくるかを監視することも欠かせない。のようなAIモデルは、このプロセスで重要な役割を果たす。 Ultralytics YOLOv8YOLOv8 、オブジェクトの追跡もサポートしており、リアルタイムで複数のオブジェクトを識別して追跡できるため、混雑する地下鉄システムに最適だ。駅中に設置されたカメラからのビデオフィードを分析することで、YOLOv8 、出口から出る乗客を数え、その動きを追跡し、混雑パターンを発見することができる。
地下鉄の改札を越えて、AIはラストワンマイルの接続ソリューションに統合することができる。AIを活用した自転車シェアリングステーション、ライドヘイリングサービス、シャトルサービスは、乗客が駅を出るのを容易にする。リアルタイムのデータを分析することで、AIは需要を予測し、これらのサービスがいつ利用できるかを予測することができる。このテクノロジーは、現在の交通状況や個人の好みに基づいて、最適なルートや交通手段を提案することもできる。その結果、乗客は駅を出る際に最適な交通手段に素早くアクセスできるようになり、待ち時間が短縮されて旅がより便利になる。
乗客である私たちは、地下鉄の旅の裏で起きている複雑なプロセスを見落としがちだ。AIは舞台裏、特に線路の検査と保守において極めて重要である。デュオ・テクノロジーズの鉄道車両検査ポータル（RIP）のようなシステムは、このAI主導のアプローチを示している。AIアルゴリズムを使って、RIPは、時速125マイル以上のスピードでも、数秒ですべての鉄道車両の360度画像をキャプチャし、分析する。これらのエッジベースのAIシステムは問題を検出し、60秒以内にメンテナンスの問題を鉄道職員に警告する。常時監視することで、潜在的な問題を特定し、迅速に対処することが可能になる。
エネルギー管理と最適化は、一般には知られていない地下鉄におけるAIの他の応用例である。例えば、マドリード地下鉄では、AIベースのシステムを使って、換気にかかるエネルギーコストを25％削減し、CO2排出量を年間1,800トン削減している。年間最大80ギガワット時のエネルギーを消費する891台の換気扇を運転するこのシステムは、ミツバチのコロニーの採餌行動にヒントを得た最適化アルゴリズムを使用している。このアルゴリズムは、気温、駅の構造、列車の運行頻度、乗客数、電気料金などの要素を考慮し、膨大な量のデータを分析する。過去のデータとシミュレーションデータの両方を使用して、各駅の最適なバランスを予測し、達成する。
AIが地下鉄システムに統合されたことで、多くのメリットがもたらされた。例えば、地下鉄システムがスケジュールを守り、遅延を減らし、運行を最適化することでスムーズなサービスを提供できるようになり、効率が向上する。また、継続的な監視によって安全性が向上し、予知保全によって事故や故障を防ぐことができる。
しかし、地下鉄システムにAIを導入するには、次のような課題がある：
このような課題にもかかわらず、AIはメトロのような近代的な都市交通システムにおいて変革をもたらす力となっている。効率性の向上、安全性の強化、乗客体験の改善の可能性から、AIコミュニティがAIが提供する利点を完全に実現するために、これらの障害を克服しようと積極的に取り組んでいる理由がわかる。ですから、次に地下鉄に乗るときは、あなたの旅の一部となるAIのイノベーションに注目してください。
駅に入るところから、地下鉄のナビゲート、乗車、降車に至るまで、AIは旅全体を変革している。運行を最適化し、安全性を高め、シームレスな乗客体験を提供する。軌道保守とエネルギー管理を改善することで、AIは効率的で費用対効果の高い地下鉄システムを保証する。導入コストやデータ・プライバシーの懸念といった課題はあるものの、地下鉄のような都市交通システムにおけるAIのメリットは否定できない。都市が成長し続けるにつれ、AIは地下鉄の移動をよりスマートで安全かつ効率的にする上で、ますます重要な役割を果たすようになるだろう。
私たちのコミュニティとつながり、AIについて学び続けましょう！GitHubのリポジトリをチェックして、農業や 製造業など様々な業界でAIを活用して革新的なソリューションを生み出す方法を発見してください。🚀
