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日本借“量子理論”緩解擁堵 實時提示最佳路線

科普緩解人工智能小知識量子理論最佳路線


日本借“量子理論”緩解擁堵 實時提示最佳路線



利用量子理論等尖端技術緩解交通擁堵的技術開發正得到推進 。 《日本經濟新聞》2月2日報道稱 ， 日本富士通將應用量子計算機理論 ， 力爭在2021年之前推出實時計算出每輛車的最佳路線的技術 。 東日本高速公路(NEXCO東日本)則計劃通過人工智能(AI)來提高對擁堵的預測精準度 。 如果能緩解交通擁堵 ， 或將有助于日本勞動生產率的改善和解決駕駛員短缺問題 。
日本國土交通省的調查顯示 ， 在乘車出行所耗費的時間中 ， 交通擁堵所占的比例約為4成 ， 擁堵導致的日本全年經濟損失相當于280萬人的勞動力 ， 同時也在加劇巴士和卡車的駕駛員短缺 。
富士通運用以量子理論為參考的高速計算機技術“Digital Annealer” ， 力爭開發出優化100萬輛規模的交通量的技術 。 利用媲美量子計算機的計算能力 ， 結合汽車的通行量、交通管制和事故有無等有關交通擁堵的各項條件 ， 在短時間內完成分析 。 隨后向每輛車提示能以最短時間到達目的地的最佳路線 。
目前 ， 日本的交通擁堵預測由NEXCO東日本等的“交通擁堵預報員”依據過去3年的數據 ， 通過“交通擁堵預報日歷”進行預報 。 這套系統可以預測截至數個月后的交通擁堵的時間和距離 ， 并由道路交通信息通信系統(VICS)面向車載導航儀等提供交通擁堵信息 。
【日本借“量子理論”緩解擁堵 實時提示最佳路線】新技術則能幾乎實時分析擁堵狀況 ， 準確度進一步提高 ， 而且可以針對每輛車給出避免交通擁堵的最佳路線的提醒 。 數據將向自治體、汽車廠商和運輸公司等銷售 。
日本電裝和豐田通商在泰國啟動了旨在緩解交通擁堵的驗證試驗 。 攜手在世界范圍內率先運用基于量子理論的計算機實現商用化的加拿大D-Wave Systems(DWS) ， 分析在泰國行駛的13萬輛車的數據 。 可瞬間算出到目的地的最佳路線 。
將收集在交通擁堵頻發的特定區域行駛的汽車的全球定位系統(GPS)數據 ， 計算行駛中的汽車的動態 。 計劃通過不斷積累緩解交通擁堵的經驗 ， 嘗試應用于新一代車載導航儀系統和自動駕駛 。
在世界范圍內 ， 德國大眾利用基于量子理論的計算機 ， 已在中國北京啟動了試驗 。
此外 ， 利用人工智能緩解交通擁堵的嘗試也已經出現 。 NEXCO東日本和NTTdocomo力爭通過人工智能緩解連接千葉縣木更津市和川崎市的高速公路“東京灣跨海大橋”的交通擁堵 。 將預測每30分鐘的公路所需時間和交通需求 。 在NEXCO東日本的網站上發布信息 。
預測值利用人工智能來綜合過去的交通擁堵發生信息、以及NTTdocomo通過手機定位信息收集到的正午時房總地區車輛數的數據加以計算 。 在驗證試驗中 ， 成功預測了9成交通擁堵的發生 。 今后將討論推廣至其他高速公路 。

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