Odblokowywanie mocy grafowych sieci neuronowych dla inteligentnych systemów transportowych: dogłębna ankieta

Ten wpis na blogu jest krótkim przeglądem artykułu „ Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: an Survey ”.² Artykuł jest ogólnie dostępny na IEEE Xplore :https://ieeexplore.ieee.org/document/10077454.

Wstęp

Inteligentne systemy transportowe (ITS) zyskują na znaczeniu, ponieważ mają potencjał, by zmienić sposób, w jaki podróżujemy i zarządzamy naszymi miastami. Integracja najnowocześniejszych technologii z ITS doprowadziła do opracowania różnych rozwiązań, których celem jest poprawa wydajności, bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju. Jedną z takich technologii są Graph Neural Networks (GNN), która zyskała na popularności w ostatnich latach dzięki zdolności do modelowania złożonych relacji i obsługi danych o nieregularnej strukturze. W tym wpisie na blogu zagłębimy się w kluczowe wnioski z artykułu „Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: a Survey”, który zawiera kompleksowy przegląd zastosowań GNN w domenie ITS.

Zrozumienie grafowych sieci neuronowych (GNN)

Graficzne sieci neuronowe (GNN) to rodzaj modelu sztucznej inteligencji zaprojektowanego specjalnie do analizowania i przetwarzania danych reprezentowanych w postaci wykresów. Grafy to struktury matematyczne składające się z węzłów (lub wierzchołków) i krawędzi (lub połączeń) między nimi, które w naturalny sposób mogą modelować złożone relacje i interakcje w różnych systemach. W ostatnich latach sieci GNN stały się potężnym narzędziem do obsługi wielkoskalowych, nieregularnych i złożonych danych w wielu dziedzinach, takich jak sieci społecznościowe, biologia molekularna i wizja komputerowa.

W dziedzinie transportu sieci GNN wykazały ogromny potencjał w zakresie poprawy wydajności, bezpieczeństwa i zrównoważonego rozwoju systemów transportowych. Dzieje się tak, ponieważ sieci transportowe można również przedstawiać w postaci wykresów, w których węzły reprezentują lokalizacje lub ciekawe miejsca (takie jak skrzyżowania, przystanki autobusowe lub parkingi), a krawędzie reprezentują połączenia między tymi lokalizacjami (takie jak drogi lub trasy tranzytowe). Sieci GNN mogą analizować skomplikowane zależności przestrzenne i czasowe w tych sieciach, umożliwiając opracowywanie dokładniejszych modeli do prognozowania ruchu, prognozowania popytu i analizy bezpieczeństwa. Ponadto sieci GNN mogą pomóc zoptymalizować procesy decyzyjne dotyczące pojazdów autonomicznych, zarządzania skrzyżowaniami i planowania urbanistycznego, ostatecznie prowadząc do bardziej wydajnych, zrównoważonych,

Poszerzenie zakresu zastosowań GNN w ITS

W przeciwieństwie do poprzednich badań, które koncentrowały się głównie na problemach prognozowania ruchu, badanie Rahmani i in. bada ewolucję ram GNN dla różnych aplikacji ITS. Obejmują one prognozowanie ruchu, przewidywanie popytu, pojazdy autonomiczne, zarządzanie skrzyżowaniami, zarządzanie parkingami, planowanie urbanistyczne i bezpieczeństwo transportu.

Mikrokategoryzacja i szczegółowe informacje dotyczące domeny

Autorzy mikrokategoryzują badania w oparciu o ich zastosowanie w transporcie, co pozwala im zidentyfikować kierunki badań, możliwości i wyzwania specyficzne dla domeny, których nie uwzględniono w poprzednich ankietach. Takie podejście pozwala czytelnikowi lepiej zrozumieć, w jaki sposób sieci GNN można dostosować do określonych subdomen ITS i identyfikuje potencjalne obszary przyszłych badań.

Aplikacje GNN w ITS: Głębsze nurkowanie

W artykule badawczym Rahmani i wsp. zagłębiają się w różne zastosowania inteligentnych systemów transportowych (ITS), w których znaczący wkład wniosły Graph Neural Networks (GNN). Tutaj rozwijamy każdą kategorię wymienioną w artykule:

Prognozowanie ruchu: sieci GNN są z powodzeniem stosowane do przewidywania warunków ruchu, takich jak natężenie ruchu, czas podróży i przepustowość dróg. Mogą rejestrować złożone zależności przestrzenno-czasowe w sieciach transportowych i wykorzystywać dane historyczne do dostarczania dokładnych krótko- i długoterminowych prognoz ruchu. Pomaga to władzom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących zarządzania ruchem i zmniejsza problemy z zatorami.

Przewidywanie popytu: Dokładne oszacowanie zapotrzebowania na transport ma kluczowe znaczenie dla planowania usług transportowych i zarządzania nimi. GNN zostały wykorzystane do przewidywania przejazdów transportem publicznym, współużytkowania pojazdów i zapotrzebowania na taksówki. Uwzględniając różne czynniki, takie jak czas, pogoda i zmienne społeczno-ekonomiczne, sieci GNN mogą tworzyć bardziej precyzyjne prognozy popytu, umożliwiając lepszą alokację zasobów i udoskonalanie usług.

Pojazdy autonomiczne: GNN zostały wykorzystane w celu zwiększenia możliwości podejmowania decyzji i percepcji samojezdnych samochodów. Mogą przetwarzać i analizować wielkoskalowe, wielowymiarowe dane z czujników, takich jak LiDAR i kamery, aby lepiej zrozumieć otaczające środowisko. Zastosowania obejmują wykrywanie obiektów, śledzenie i przewidywanie trajektorii, które są kluczowe dla bezpiecznej i wydajnej eksploatacji pojazdów autonomicznych.

Zarządzanie skrzyżowaniami: Efektywne zarządzanie skrzyżowaniami ma zasadnicze znaczenie dla zmniejszenia zatorów i poprawy płynności ruchu. Sieci GNN zostały wykorzystane do optymalizacji sygnalizacji świetlnej i zarządzania przepływem ruchu na skrzyżowaniach, z uwzględnieniem dynamicznego charakteru ruchu i współzależności różnych części sieci transportowej. Skutkuje to skuteczniejszymi strategiami kontroli skrzyżowań, które minimalizują opóźnienia i zmniejszają zużycie paliwa.

Zarządzanie parkingami: GNN zostały zastosowane do przewidywania dostępności parkingów, optymalizacji przydziału miejsc parkingowych i kierowania kierowców do dostępnych miejsc. Analizując dane w czasie rzeczywistym z czujników, sieci GNN mogą pomóc w skuteczniejszym zarządzaniu parkingami, skracając czas spędzony na poszukiwaniu miejsc parkingowych i zmniejszając zatory powodowane przez samochody szukające parkingu.

Planowanie urbanistyczne: sieci GNN mogą analizować sieci transportowe i infrastrukturę, aby wspierać lepsze planowanie urbanistyczne i kształtowanie polityki. Można je wykorzystać do modelowania interakcji między różnymi elementami systemu transportowego i oceny wpływu różnych polityk i interwencji na efektywność, zrównoważony rozwój i dostępność transportu. Pomaga to urbanistom i decydentom w opracowywaniu strategii promujących zrównoważone i sprawiedliwe systemy transportowe.

Bezpieczeństwo transportu: Zapewnienie bezpieczeństwa transportu jest priorytetem dla władz i usługodawców. Sieci GNN były wykorzystywane do identyfikowania i rozwiązywania problemów związanych z bezpieczeństwem w systemach transportowych, takich jak przewidywanie i zapobieganie wypadkom. Mogą analizować heterogeniczne dane na dużą skalę, aby wykrywać obszary podatne na wypadki, przewidywać prawdopodobieństwo wypadków i sugerować ukierunkowane interwencje w celu poprawy bezpieczeństwa.

Kategorie te pokazują wszechstronność sieci GNN w rozwiązywaniu szerokiego zakresu aplikacji ITS, demonstrując ich potencjał do znaczącego wpływu na przyszłość systemów transportowych. Wyjątkowe możliwości i kierunki badawcze

Unikalne możliwości i kierunki badań

Ankieta odkrywa kilka unikalnych i nieomówionych możliwości badawczych i kierunków wynikających z dokładnego przeglądu różnych zastosowań transportowych. Niektóre z tych nowych dyskusji obejmują:

1. Zaniedbana rola uczenia się na krawędzi i grafach w aplikacjach ITS: Włączając uczenie się na krawędzi i na grafach w modelach GNN, możemy potencjalnie odkryć bardziej wartościowe informacje na temat systemów transportowych.
2. Opracowywanie modeli multimodalnych: Łączenie różnych źródeł informacji, takich jak informacje o ruchu drogowym, pogodzie i dane społecznościowe, może prowadzić do dokładniejszych i kompleksowych modeli dla aplikacji ITS.
3. Wykorzystanie mocy metod uczenia się bez nadzoru i wzmacniania: Korzystając z tych technik, badacze mogą opracować potężniejsze GNN dla aplikacji ITS, umożliwiając lepsze podejmowanie decyzji i optymalizację.Wyzwania i przyszłe kierunki: wykraczanie poza ankietę

Aby ułatwić rozwój i ocenę przyszłych ram opartych na GNN, Rahmani i in. identyfikować popularne modele bazowe i zestawy danych w każdej dziedzinie transportu. Dzięki udostępnieniu tych zasobów ankieta stanowi nieoceniony punkt wyjścia dla badaczy i praktyków zainteresowanych zastosowaniem GNN w aplikacjach ITS.

Wniosek

Graph Neural Networks niosą ze sobą ogromną nadzieję na sprostanie różnym wyzwaniom w inteligentnych systemach transportowych. Artykuł „Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: a Survey” zawiera kompleksowy przegląd zastosowań GNN w ITS i podkreśla zarówno potencjał, jak i wyzwania związane z ich wykorzystaniem. W miarę postępu badań w tej dziedzinie sieci GNN są gotowe do odegrania kluczowej roli w przekształcaniu naszych systemów transportowych, czyniąc je bardziej wydajnymi, zrównoważonymi i odpornymi.

[1] Barbara Prkacin (2023). Modelowanie, wizualizacja i nawigacja w sieci transportowej za pomocą Memgraph. Dostępne pod adresem: Modelowanie, wizualizacja i nawigacja w sieci transportowej za pomocą Memgraph

[2] S. Rahmani, A. Baghbani, N. Bouguila i Z. Patterson, „Graph Neural Networks for Intelligent Transportation Systems: A Survey”, w IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems , doi: 10.1109/TITS.2023.3257759.

[3] Rostysław Demusz (2021). Delikatne wprowadzenie do grafowych sieci neuronowych i grafowych sieci splotowych . Dostępne pod adresem: Graph Neural Network • Wprowadzenie do Graph Neural Networks (perfectial.com)