交通の流れを予測する信頼性の高い方法は、通勤者にとって大きな利便性となるだけでなく、エネルギーの大幅な節約にもつながる可能性がある。自然災害後の緊急避難では、最適な経路を信頼性高く予測できれば、人命を救うことさえあり得る。今回、MIT、ノートルダム大学などの研究者チームが、こうした予測を行うための効果的で比較的単純な公式を考案したと発表した。
研究成果は、 Nature Communications 誌に掲載された論文で報告されている。著者には、MITの土木・環境工学および工学システム担当助教のMarta Gonzalez、ノートルダム大学のZoltan ToroczkaiとYihui Renらが名を連ねる。
著者らは全員、物理学の訓練を受けており、複雑系の計算モデリングに関する知見を、交通流や疾病の拡散といった人間規模のシステムに応用してきた。研究者らによると、彼らの研究では、こうした人間のシステムに、物理系のモデルで見られるものと類似したパターンが見いだされている。
交通は従来、いわゆる重力モデルを用いてモデル化されてきたが、これには重大な限界があるとGonzalezは言う。たとえば、こうしたモデルは、工事や緊急事態を反映するようなネットワークの変化に対応するのが非常に難しい。しかし、新しいモデルなら、そうした変化を容易に扱える。
このシステムは、モデル化が難しい目的地に関する人々の選択と、同じく難しい移動経路の選択の問題を扱う。Gonzalezと同僚らは以前の研究で、「放射モデル」と呼ばれるものの最初の要素について、変形版を開発した。こうしたモデルはますます使われるようになっているが、交通予測に用いるため、ToroczkaiとRenは、ネットワーク内の移動にコストに基づく制約を加えるようモデルを修正した。ここでコストとは、最小化すべき移動時間である。
この応用では、たとえばMITのキャンパスのように、多くの人々が毎日訪れる目的地となる特定の場所は「吸収点」となり、さまざまな方向から車両を引き寄せる。人々が暮らす場所は「発生点」である。新しい公式では、毎日、地点「A」から地点「B」へ向かおうとする旅行者の平均数が、電気システムにおける電圧、つまり基本的には任意の二地点間の「圧力」に対応する。また、通勤時に実際に特定の道路を通る旅行者の平均数は、電流、すなわちそのシステム内で実際に流れる量に対応する。
研究者らはモデルへの入力として、米国国勢調査による人口分布のデータに加え、人々の勤務地と高速道路網の基本構造に関する情報を用いた。モデルによる予測は検証され、実際の交通状況と非常によく相関することが分かった。
放射公式には十分な柔軟性があり、米国の交通データで検証・調整した後、初期データがはるかに少ない地域にも適用できる。Gonzalezによれば、「南米とアフリカで検証されており」、良好な結果が得られている。
災害時には、このモデルによって「システムがどのように混乱するかを把握」しやすくなり、ボトルネックを生みかねない重要地点も特定できると彼女は言う。同じ基本的なモデリングは、人々の選択を伴うあらゆるネットワーク流に適用でき、疾病の拡散パターンの予測も含まれる。
今回の研究には関与していない、バージニア工科大学のネットワーク動力学・シミュレーション科学研究所のStephen Eubankは、「この研究は、ネットワーク流を理解し、予測する能力における大きな欠落を埋めるものだ」と述べる。「本研究は、利用可能なデータを最大限に活用し、実際の流れに十分適合しながら、仮定上の状況にも適用できる、妥当性を説明できる近似手法を提示している。こうした特徴により、交通計画に大きな実用的影響をもたらすだろう。」
チームには、ルーマニアのバベシュ・ボヤイ大学のMaria Ercsey-Ravaszと、中国の中南大学のPu Wangも参加した。この研究は、国防脅威削減局、国防高等研究計画局、全米科学財団の支援を受けた。
以下との共同掲載： MIT News
著者：David Chadlerは、ロンドンのウェストミンスター大学政治・国際関係学部の民主主義研究センター所長兼国際関係学教授。
画像：2009年11月2日、ロンドンのオックスフォード・サーカスに新設された斜め横断歩道を交通が通過する。REUTERS/Stefan Wermuth
