2023.02.01

人工知能のトップ国際会議AAAI2023に「時空間メタグラフ学習による交通予測」の論文が採択されました。

トヨタ自動車株式会社
コネクティッド先行開発部
InfoTech
 勇 嘉偉(プロジェクトリーダー)
 小林 保正
 福島 真太朗(グループマネージャー)

トヨタ自動車株式会社は、東京大学 姜 仁河助教との共同研究成果として、交通予測の論文が人工知能分野のトップ国際会議AAAI 2023に採択されたことをお知らせします。

●発表のポイント

• ・ 高精度、高効率性、高解釈性を並立させる交通予測手法を開発するために、メタグラフ学習(Meta-Graph Learner)とEncoder-Decoder型グラフ畳み込み再帰型ネットワーク(Graph Convolutional Recurrent Network)を組み合わせたメタグラフ畳み込み再帰型ネットワーク(Meta-graph Convolutional Recurrent Network, MegaCRN)を設計しました。
• ・ 交通予測のベンチマークデータセット METR-LA、PEMS-BAYとトヨタオリジナルデータセットEXPY-TKYを用いた道路の車速予測において、提案手法は大半の精度評価指標で既存手法を上回る予測精度を達成しました。また、提案手法は、既存手法と比べてモデルのパラメータ数は比較的に少なく、学習時間を大幅に削減しています。
• ・ 今後、実サービスへの適用も含め、様々な応用が期待されます。

●発表情報

• 発表日：2023年2月9日
• 発表学会：AAAI2023 (The 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence)
• 論文タイトル：Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic Forecasting
• プレプリント: https://arxiv.org/abs/2211.14701

詳細については下記プレスリリース内容(pdf)をご確認ください。