公開日 2025年09月18日
和歌山大学大学院システム工学研究科の岡﨑翔大さん（博士前期課程1年、コミュニケーション科学クラスタ）が、マルチメディア、分散、協調とモバイル（DICOMO2025）シンポジウムにおいて優秀プレゼンテーション賞を受賞しました。
受賞者/著者 岡﨑翔大
予定経路情報を用いた都市交通の渋滞予兆検知
本研究は、自動運転が導入されるであろう近未来において、都市部の交通渋滞を深層学習モデルによって予測するモデルを提案しており、地図上の車両の過去一時間の位置と、カーナビ等で計算される予定経路を利用することで、10分後の渋滞を高精度に予測することに成功した。従来の渋滞予測手法は、何曜日の何時にはどの程度の交通量になる、というような統計量に基づいて渋滞を予測するものがほとんどであったが、本研究は世界で初めて、この種の統計量を用いずに近未来の渋滞予測をすることに成功した。本研究の予測モデルでは、まず各車両の10分後の位置を深層学習により予測した上で、都市交通全体における10分後の渋滞を予測する。交通シミュレータTPV VISSIMを用いたシミュレーション評価により、10分後の渋滞を80%以上の高精度で予測できることを確認した。
＞＞DICOMO2025は情報ネットワーク分野を中心とした8研究会が合同で開催する国内会議であり、400名以上の参加者が集う。DICOMO2025においては220件の口頭発表があり、最優秀プレゼンテーション賞が2名、優秀プレゼンテション賞が20名受賞した。吉廣教員の下で実施した、都市交通における深層学習を用いた渋滞予測の研究が高く評価され、受賞に至った（DICOMO2025 表彰）。
なお、この功績を称え、岡﨑翔大さんはシステム工学研究科長表彰の対象者に決定しました。
