交通におけるAI：地下鉄システムを再定義

都市鉄道システムは都市の公共交通の中心であり、毎日数百万人の乗客を運んでいます。ニューヨークや東京などの都市では、毎日300万人以上、600万人以上が都市鉄道を利用しています。都市が成長するにつれて、都市鉄道システムをより効率的、安全、快適にし、乗客にとって快いものにすることが重要になります。

そこで登場するのが人工知能 (AI) で、チケットの購入から列車の保守まで、あらゆるものを変革しています。この記事では、都市鉄道システムを利用する流れに沿って、AIが移動の各段階をどのように改善しているか、そしてすべてを円滑に稼働させる、目に見えないAI技術について見ていきます。

公共交通におけるAIは運賃徴収から始まります#

通常、都市鉄道での移動は、列に並び、チケットを購入し、改札を通ることから始まります。AIはこのプロセスを積極的に効率化し、乗客にとってより迅速で便利なものにします。例えば、顔認識技術を都市鉄道のチケットシステムで利用できます。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ます。その代わりに、入場口で顔をスキャンすることで、スムーズに入場できます。2019年には、北京が、ラッシュ時の混雑に対応し、長い行列を減らすために顔認識システムを導入しました。

図1。中国・深圳都市鉄道の顔認識システム。

AIをシームレスに統合することで、毎日の通勤が容易になり、毎日数百万人の乗客にメリットをもたらします。AI搭載のチケットシステムは、乗客の利用体験を向上させるだけでなく、セキュリティも強化します。顔データを分析することで、システムは認証済みの乗客だけが駅に入場できるようにします。AIは身元を迅速に確認し、不正な入場を阻止し、潜在的な脅威を検知できます。入場プロセスを高速化し、セキュリティを強化するとともに、運賃逃れを減らすことができます。

AIを活用した都市鉄道路線の案内#

地下鉄に入った後、駅構内で道を見つけるのは、特にラッシュ時には分かりにくいことがあります。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、都市鉄道内の移動を容易にします。これらのシステムは、GPS、センサー、カメラなどのソースから得たデータをAIアルゴリズムで分析し、最適なルートを見つけ、正確で最新の道順を提供します。乗客はGoogle Mapsのようなモバイルアプリを使用して、駅構内のプラットフォーム、出口、設備をすばやく見つけるための段階的な案内を受けられます。AIベースのナビゲーションは時間を節約し、ストレスを軽減できます。

ナビゲーション以外にも、都市鉄道内のカメラからのデータとコンピュータービジョンを使用して、混雑密度をリアルタイムで監視できます。駅全体に設置されたカメラで特定エリアの乗客数を数えることで、潜在的なボトルネックや過密箇所を特定できます。こうした分析結果に基づき、交通当局は列車の運行頻度を調整したり、スタッフを派遣して群衆を管理したりするなど、先回りした対策を講じられます。実際、ドバイではAIを試験的に使用し、混雑を40%から60%削減するとともに、ピーク時や公共イベント時の待ち時間を30分に短縮しています。

図2。物体検出を使用した都市鉄道内の人数カウント。

AI対応の都市鉄道への乗車と移動#

乗客が列車に乗り込む際、AIはさまざまな方法で移動体験を向上させられます。こうした応用例をいくつか見てみましょう。

• アクセシビリティのサポート： 物体検出などのコンピュータービジョン技術で車いす利用者を識別し、列車内で最も利用しやすい区画へ案内できます。ドアを閉めるプロセスを調整して、こうした乗客が安全に乗車できるよう、追加の時間を確保することもできます。
• カスタマイズされたアナウンスと広告：AIを使用して、列車に乗っている人や時間帯に基づき、乗客向けのアナウンスや広告をカスタマイズできます。
• 車内無人確認：都市鉄道網の終着駅では、コンピュータービジョンを使用して「車内無人確認」を実施し、乗客が車内に取り残されていないことを確認できます。
• 放置荷物の管理：荷物が放置された場合、コンピュータービジョンで検知し、プラットフォームの画面にその荷物を表示できます。乗客はその後、自分の荷物を簡単に回収できます。

都市鉄道の列車自体にもAIを搭載できます。完全自律運転の列車は、人間の乗務員なしで安全に運行できます。こうしたAI搭載列車は、高度なアルゴリズムによってリアルタイムの意思決定を行い、センサーで障害物を検知して安全に運行します。AI駆動の都市鉄道列車は、人件費を削減し、より高いサービス品質でより多くの乗客を運ぶ柔軟性を高め、定時運行をより安定させ、加速と制動を最適化して電力消費を削減できます。例えば、ホノルル・レール・トランジット・プロジェクトは、米国初の完全自律運転システムです。このシステムにより、1日約40,000回の自動車移動がなくなり、交通渋滞と排出量が削減されると見込まれています。

図3。イタリア・ミラノの無人都市鉄道。

AIを使用した都市鉄道駅から退出する乗客の監視#

各駅から退出する人数を監視することも、都市鉄道の流れを効率的に管理するために不可欠です。Ultralytics YOLOv8などのAIモデルが、このプロセスで重要な役割を果たします。YOLOv8は物体追跡にも対応しており、複数の物体をリアルタイムで識別して追跡できるため、混雑した都市鉄道システムに最適です。駅全体に設置されたカメラからの映像フィードを分析することで、YOLOv8は退出する乗客を数え、その動きを追跡し、混雑パターンを特定できます。

都市鉄道の出口ゲートの先では、AIをラストマイル接続ソリューションに統合できます。AI対応のシェアサイクルステーション、配車サービス、シャトルサービスにより、乗客は駅から移動しやすくなります。AIはリアルタイムデータを分析し、需要とこれらのサービスの利用可能時間を予測できます。また、この技術は現在の交通状況と個人の好みに基づき、最適なルートや交通手段を提案できます。その結果、乗客は駅を出る際に最適な交通手段へすばやくアクセスでき、待ち時間が短縮され、移動がより便利になります。

AIの舞台裏：都市鉄道の線路を保守する#

乗客である私たちは、都市鉄道での移動の背後で行われている複雑なプロセスを見落としがちです。AIは舞台裏で重要な役割を果たしており、特に線路の検査と保守で活用されています。Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP)のようなシステムは、このAI駆動のアプローチを実証しています。RIPはAIアルゴリズムを使用して、125 mphを超える速度でも、すべての列車車両の360度画像を数秒で取得・分析します。こうしたエッジベースのAIシステムは問題を検知し、60秒以内に保守上の問題を鉄道担当者へ警告します。継続的な監視により、潜在的な問題を迅速に特定して対処できます。

エネルギー管理と最適化も、都市鉄道におけるあまり知られていないAIの応用例です。例えば、Metro de MadridはAIベースのシステムを使用し、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トン削減しています。年間最大80ギガワット時のエネルギーを消費する891台の換気ファンを稼働させるこのシステムは、ミツバチの群れの採餌行動に着想を得た最適化アルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは膨大なデータを分析し、気温、駅の構造、列車の運行頻度、乗客数、電力価格などの要因を考慮します。過去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に最適なバランスを予測・実現し、機械学習によって時間とともに改善します。

図4。Metro de MadridのAIベースの換気システム。

公共交通におけるAIのメリットとデメリット#

AIを都市鉄道システムに統合することで、多くのメリットがもたらされています。例えば、都市鉄道システムがダイヤを順守し、遅延を減らし、運行を最適化してより円滑なサービスを提供できるため、効率が向上します。継続的な監視によって安全性も高まり、予知保全によって事故や故障の防止に役立ちます。

ただし、都市鉄道システムへのAI導入には、次のような課題があります。

• データプライバシーに関する懸念：乗客データの収集と利用には重大なプライバシー上の懸念が伴うため、個人のプライバシー権を保護するために慎重に管理する必要があります。
• 既存インフラとの統合：AIシステムを既存の都市鉄道インフラに統合することは複雑で、改修が必要になる場合があります。
• 高い導入コスト：AI技術の導入にかかる初期費用は高くなる可能性があり、一部の都市鉄道システムにとって障壁となる場合があります。
• 熟練した専門家の必要性：AIシステムを正常に導入・維持するには高度なスキルを持つ専門家が必要であり、リソース面での課題になる可能性があります。

こうした課題があるにもかかわらず、メリットによってAIは都市鉄道のような現代の都市交通システムを変革する力となっています。効率の向上、安全性の強化、乗客体験の改善が見込まれるため、AIがもたらす利点を十分に実現するため、AIコミュニティはこれらの障害を克服するために積極的に取り組んでいます。次に都市鉄道に乗るときは、移動の一部となっているAIの革新に注目してみてください。

交通におけるAIの未来#

駅への入場から、都市鉄道内の案内、乗車、退出まで、AIは移動全体を変革しています。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します。線路の保守とエネルギー管理を改善することで、AIは効率的でコスト効果の高い都市鉄道システムを実現します。導入コストやデータプライバシーへの懸念といった課題がある一方で、都市鉄道のような都市交通システムにもたらされるAIのメリットは明らかです。都市が成長を続ける中、AIは都市鉄道での移動をよりスマート、安全、効率的にするうえで、ますます重要な役割を果たします。

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