Технологии машинного обучения применяются для оптимизации трафика в умных городах путём анализа данных о движении транспортных средств, прогнозирования загруженности дорог и совершенствования транспортных маршрутов. 5

Некоторые примеры использования:

• Интеллектуальные транспортные системы (ИТС). 5 Используют данные с дорожных камер, датчиков и GPS-устройств для создания моделей дорожного движения в режиме реального времени. 5 Алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия и нейронные сети, используются для прогнозирования загруженности дорог и управления светофорами, что помогает уменьшить заторы и улучшить транспортный поток. 5
• Оптимизация маршрутов общественного транспорта. 1 Алгоритмы помогают корректировать маршруты в реальном времени в зависимости от текущей нагрузки и потребностей пассажиров, что позволяет снизить время ожидания и улучшить качество обслуживания. 1
• Интеграция электронных станций подзарядки транспортных средств. 3 Подача машинного обучения в реальном времени помогает улучшить качество движения электромобилей по всему городу. 3

Применение машинного обучения в управлении трафиком в умных городах имеет ряд преимуществ, включая повышение эффективности использования ресурсов, улучшение качества обслуживания и снижение нагрузки на инфраструктуру. 1