JBCC Co, Ltd슬롯 사이트
Osaka 및 Kansai Expo에 대한 액세스, AI 모든 Osaka Metro 노선에서 열차 혼잡신경망을 사용하여 고정밀 AI 모델을 구축합니다 서비스는 7 월 31 일 목요일에 시작됩니다
Osaka City Expressway Electric Railway Co, Ltd (본사 : Chuo-Ku, Tokyo; Togami Seiji; Togami Seiji; JBCC라고도하는 이하)와의 공동 프로젝트에서 IT 서비스 인 Osaka Metro에서 일주일에 걸쳐 정체를 예측하는 서비스를 개발 한 서비스를 개발 한 서비스를 개발 한 서비스를 개발 한 서비스를 개발 한 서비스를 발표했습니다 Co, Ltd (본사 : Osaka, Nishi-Ku; 사장 겸 CEO : Kawai Hideaki; Osaka Metro라고 불리는 Kawai Metro)는 Osaka 및 Kansai Expo에 대한 주요 액세스를 담당하여 AI를 사용하여 Osaka Metro에서 1 주일 동안 모든 Osaka Metro에 대한 열차 혼란을 예측하는 서비스를 제공하는 서비스를 제공합니다 JBCC는 AI 모델을 구축 할 때이 프로젝트 서비스의 실현을 지원하기 위해 교육 데이터 선택 및 수집을 포함한 AI 개발 기술과 노하우를 사용했습니다
열차 혼잡 예측 서비스는 Osaka Metro 공식 스마트 폰 앱 E 메트로 앱 및 공식 웹 사이트에서 찾을 수 있으며 엑스포로 인해 각 Osaka Metro 노선의 군중을 피하는 데 사용할 수 있습니다
[서비스 시작 날짜]: 2025 년 7 월 31 일 목요일 오후 5 시까 지
*7 월 31 일 목요일, 혼잡 예측 정보는 8 월 1 일부터 8 월 7 일까지 전달되며 매일 업데이트됩니다 자세한 내용은 Osaka Metro 발표를 확인하십시오
오사카 지하철 발표https : //subwayosakametrocojp/news/news_release/20250724_konzatsu_yosokuphp
[E 메트로 앱의 확인 화면] 각 경로에 대한 열차 혼잡이 5 단계로 표시됩니다(1 : 빈 자리가 있습니다
1 공동 프로젝트의 배경
Osaka Metro와 JBCC 간의 공동 프로젝트는 세계 엑스포의 출시 덕분에 고급 기술을 두 회사의 비즈니스 분야로 결합하기위한 도전으로 시작되었습니다 박람회가 열리면 오사카 지하철 노선이 혼잡 할 것으로 예상됩니다 특히 행사가 끝나고 통근 시간 및 학교 시간과 일치하는 러시 시간 JBCC는 "편리하고 편안한 여행"을 달성하려는 Osaka Metro의 목표를 통해 데이터 및 AI 사용 기술을 활용하고 다중 클라우드 환경 구축에 대한 기록을 활용 했으며이 서비스 개념을 공식화하고 AI 모델을 설계, 개발 및 검증하고 사용자 인터페이스 개발 (사용자 스크린)을 개발함으로써 모든 것을 책임졌습니다
2 일체 포함모델 요약
군중 예측의 핵심 인 AI 모델을 구축하려면 신경망, 기계 학습 방법을 사용합니다*| 사용됩니다 신경망 모델에서 어떤 종류의 데이터가 수집되고 어떤 기능이 훈련되는지가 중요합니다 JBCC는 신경망 모델을 개발하여 예측 정확도가 높은 AI 모델을 구축하는 데 경험과 실적을 사용했습니다
특히, AI는 스테이션 티켓 문에서 트래픽에 대한 데이터를 배우고 있으며, 엑스포의 보유로 인해 정상 시간에서 크게 변경된 정보 (예 : 엑스포 장소 근처의 스테이션에 대한 정보) 공동 프로젝트에서 JBCC는 AI 개발 기술과 데이터 선택 및 수집을 포함한 노하우를 사용하여 약 6 개월의 개발 기간 내에 서비스로 전환되는 서비스를 지원했습니다
*신경망 인간 뇌에서 뉴런의 기능을 모방하고 주로 기계 학습 및 딥 러닝에 사용되는 수학적 모델
3 일체 포함모델 검증 결과
이 서비스는 위에서 언급 한 AI 모델을 사용하고 열차 승객의 수에 따라 5 레벨의 혼잡 정도를 표시합니다 (1 : 공석, 2 : 편안한, 3 : 약간 혼잡 한, 4 : 크라우드, 5 : 매우 혼잡) AI 모델을 확인하기 위해 AI 예측 값은 다음 스테이션의 승객 수에 대해 각 스테이션에 대해 계산되고 실제 값과 비교됩니다 아래 차트에 표시된 것처럼 7 월 중순에 수행 된 검증에서 결과는 예측 된 AI 값 (차트 : 오렌지 라인) 및 실제 값 (차트 : 파란색 선)에서 동일한 경향을 보여주었습니다
(그림) AI 예측 값과 실제 값 비교
7 월 중순에 주요 라인의 스테이션 사이의 하루에 승객 수의 트렌드 (AI 예측 가치 : 오렌지 라인 / 실제 가치 : 파란색 선)
■JBCC Co, Ltd https : //wwwjbcccojp/
우리는 멀티 클라우드 환경을 지원하는 클라우드 및 보안 서비스를 제공하여 고객이 클라우드를 안전하고 장기적으로 사용하도록 장려합니다 또한 핵심 시스템을위한 초고속 시스템 개발을 특징으로하며 기술 기능 및 속도로 고객 관리 문제를 해결합니다 JBCC Co, Ltd는 슬롯 사이트 (본사 : Chuo-Ku, Tokyo; CEO : Togami Seiji)의 운영 회사입니다
＜ AI 개발 전문가 조직 : Inobase ＞
이 프로젝트는 JBCC 내 AI 개발 전문 조직 인 Inobase에 의해 홍보되었습니다 "Innovation + Base"라는 개념을 바탕으로 Kaggle 대회의 1%에있는 엔지니어를 포함하여 고도로 숙련 된 AI 엔지니어 그룹이 있습니다 AI 서비스를 개발하고 제공하는 것 외에도 데이터 분석 및 활용 지원을 포함한 회사 별 AI 사용을 홍보합니다
*전 세계의 기계 학습 및 데이터 과학에 관여하는 약 200,000 명의 사람들의 커뮤니티
・ 이노 바이스 자동 AI 검사 서비스 "Innobase -Inspection-"https : //wwwjbcccojp/lp/inspection/
PDF 버전이 여기 있습니다 →PR_JBCC_20250724pdf
<이 문제에 관한 문의>
슬롯 사이트 (JBCC Group) 홍보 Hasegawa
