Інтеграція штучного інтелекту у транспортні системи для оптимізації міської інфраструктури
Анотація
Зі зростанням урбанізації міста стикаються з проблемами перевантаження транспортних мереж, забруднення довкілля та неефективного використання інфраструктури. Згідно з дослідженнями, у великих містах водії витрачають до 30 % часу у заторах. Інтеграція штучного інтелекту у транспортні системи дає змогу автоматизувати управління потоками, прогнозувати завантаженість доріг, оптимізувати маршрути та зменшити екологічний вплив.
Посилання
Gordon R. Deep learning helps predict traffic crashes before they happen. MIT Schwarzman College of Computing Massachusetts. 2021. URL: https://computing.mit.edu/news/ deep-learning-helps-predict-traffic-crashes-before-they-happen/ (дата звернення: 28.11.2024).
Згорткова нейронна мережа. Вікіпедія. URL: https://uk.wikipedia.org/wiki/Згорткова_ нейронна_мережа (дата звернення: 28.11.2024).
Long Short-Term Memory (LSTM). IT Wiki. 2023. URL: https://itwiki.dev/data-science/ ml-reference/ml-glossary/long-short-term-memory-lstm (дата звернення: 28.11.2024).
