Inovação impulsionada por IA revoluciona a análise de tráfego

Em um notável avanço, a Fujitsu Limited e a Universidade Carnegie Mellon anunciaram conjuntamente o desenvolvimento de uma tecnologia de Gêmeo Digital Social com inteligência artificial, com o objetivo de revolucionar a análise de tráfego. A pesquisa colaborativa, iniciada em fevereiro de 2022, culminou em um sistema transformador capaz de converter imagens 2D de cenas, capturadas por uma única câmera RGB monocular, em modelos 3D detalhados. Essa abordagem inovadora, baseada em aprendizado profundo, representa um avanço significativo na visualização e análise de alta precisão de cenários de tráfego 3D dinâmicos.

A Fujitsu e a Carnegie Mellondefia análise de tráfego com a integração de IA.

A Fujitsu Limited e a Universidade Carnegie Mellon revelaram uma tecnologia inovadora que promete remodelar o cenário da análise de tráfego e da prevençãodent . Iniciada em fevereiro de 2022, a pesquisa conjunta teve como objetivo desenvolver um Gêmeo Digital Social capaz de replicar dinamicamente interações complexas em espaços 3D. O resultado dessa pesquisa é um sistema com inteligência artificial que transforma imagens de cenas 2D, capturadas por uma câmera RGB monocular, em formatos 3D digitalizados.

O sistema se baseia em duas tecnologias principais, cada uma desempenhando um papel fundamental em sua funcionalidade. A primeira, a Tecnologia de Estimativa de Ocupação 3D, utiliza redes de aprendizado profundo para distinguir objetos em espaços 3D a partir de imagens de câmeras RGB monoculares. Ao representar esses objetos como voxels no espaço 3D, o sistema obtém uma compreensão detalhada das cenas, permitindo a estimativa precisa da forma 3D de áreas não visíveis na imagem de entrada. A segunda tecnologia principal, a Projeção 3D, constrói um gêmeo digital 3D com base na saída da Tecnologia de Estimativa de Ocupação. Esta etapa incorpora conhecimento de análise do comportamento humano, garantindo que os movimentos sejam consistentes com o mundo real e permitindo a estimativa precisa da posição mesmo quando partes dos objetos estão obstruídas.

Para lidar com preocupações relacionadas à privacidade, a tecnologia anonimizamaticrostos e placas de veículos, reforçando o compromisso com o uso responsável da IA. A Fujitsu e a Carnegie Mellon preveem a comercialização dessa tecnologia até o ano fiscal de 2025, expandindo sua aplicação para além do transporte, abrangendo cidades inteligentes e segurança no trânsito.

Testes de campo em Pittsburgh – Validando o potencial da tecnologia baseada em IA

Com as capacidades promissoras da tecnologia, a Fujitsu e a Carnegie Mellon iniciaram testes de campo em Pittsburgh, EUA, de 22 de fevereiro a 31 de maio de 2024. Os testes utilizaram dados de cruzamentos da cidade, aproveitando uma câmera RGB monocular instalada no campus da Universidade Carnegie Mellon. O objetivo principal era analisar as condições de tráfego e aglomeração,dentpotenciaisdent, como pontos cegos causados ​​por edifícios e aglomerações temporárias. Ao reproduzir esses dados em um Gêmeo Digital Social, a eficácia da tecnologia em cenários do mundo real foi minuciosamente examinada.

O Professor Assistente de Pesquisa, Prof. László A. Jeni, expressou sua satisfação com a conquista da colaboração, destacando o compromisso contínuo com o avanço da pesquisa em tecnologias de ponta. O esforço conjunto entre a equipe da Fujitsu e os especialistas acadêmicos da CMU desempenhou um papel fundamental para alcançar esse marco.

Daiki Masumoto, pesquisador e chefe do Laboratório de Tecnologias Convergentes da Fujitsu Research, enfatizou o alinhamento da tecnologia com a missão mais ampla da Fujitsu de tornar o mundo mais sustentável por meio da inovação. Ele expressou sua satisfação com o importante passo rumo à conquista de seus objetivos por meio da colaboração com a Universidade Carnegie Mellon.

À medida que os testes de campo se desenrolam, as implicações dessa , impulsionada por IA, na análise de tráfego e no planejamento urbano tornam-se cada vez maisdent. O potencial dessa inovação para aumentar a segurança, otimizar o fluxo de tráfego e contribuir para o desenvolvimento de cidades inteligentes é substancial. A questão que permanece é: como essa tecnologia inovadora irá redefinirdefiabordagem ao planejamento urbano, ao transporte e aos desafios sociais nos próximos anos?