Prof. Bryan Adey und Assistenzprofessor Prateek Bansal moderieren das AI for Smart Mobility Symposium

Die Veranstaltung markierte den Start der KI-gestützten Forschungsinitiativen von AMIL und förderte die Erkundung und das Engagement für das lokale KI-Verkehrsökosystem in Singapur.

Das Symposium zog rund 50 Teilnehmer an, darunter Vertreter lokaler Interessengruppen. Die Veranstaltung wurde von externe SeiteAssistenzprofessor Prateek Bansal, Singapore-PI von AMIL, und Prof. Dr. Bryan T. Adey, ETH-Zürich-PI von AMIL, moderiert.

Vier hochkarätige Referenten präsentierten ihre Spitzenforschung über die Anwendung von KI-Methoden zur Bewältigung der Herausforderungen im städtischen Verkehr und zur Förderung intelligenter Mobilität:

• externe SeiteAssociate Professor Hai Wang von der SMU hielt einen Vortrag mit dem Titel "Synergizing Learning for the Optimization of Transportation and Logistics Systems". Er erörterte die neuesten Fortschritte bei KI-Ansätzen zur Verbesserung der Leistung von maritimen Logistik- und Lebensmittelliefersystemen.
• externe SeiteAssistenzprofessor Feng Zhu von der NTU hielt einen Vortrag mit dem Titel "The Application of Transfer Learning in Traffic Flow Modeling". In diesem Vortrag wurden Transfermodelle vorgestellt, die für ein fortschrittliches Verkehrsmanagement entwickelt wurden, um die Verkehrsüberlastung in Städten zu verringern.
• externe SeiteAssistenzprofessor Kaidi Yang von der NUS sprach über "Vertrauenswürdige Entscheidungsfindung für vernetzte und automatisierte Verkehrssysteme". Er erläuterte ihre Forschungsarbeiten zur Anwendung von Reinforcement Learning für die Bewegungssteuerung autonomer Fahrzeuge und das Flottenmanagement, um die Sicherheit und Effizienz des Verkehrs zu verbessern.
• externe SeiteAssistenzprofessor Mai Anh Tien von der SMU präsentierte "Reinforcement Learning for Route Choice Predictions". Sein Vortrag demonstrierte den Einsatz von Methoden des inversen Verstärkungslernens für dynamische Routenentscheidungen.
  

Diese Präsentationen zeigten, wie KI-Techniken mit menschlicher Unterstützung das Vertrauen zwischen menschlichen Nutzern und Maschinen verbessern und gleichzeitig eine nachhaltigere, effizientere und sicherere städtische Mobilität erreichen können. Die Zuhörer tauschten sich in den separaten Fragerunden und im Networking-Segment aktiv mit den Referenten aus und förderten so einen produktiven Austausch von Ideen und Erkenntnissen im Bereich KI für intelligente Mobilität.

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