NVIDIAのAI基盤、都市運営を「事後」から「事前」へ変革

デジタルツインとAIの融合

OpenUSDで物理AIを統合管理
仮想空間で「もしも」のシナリオ検証
Cosmosで合成データを生成し学習
Metropolisでリアルタイム分析

世界各国の導入事例と成果

台湾・高雄市で対応時間を80%短縮
仏鉄道網でエネルギー消費20%削減
米国ローリー市で検知精度95%
イタリア年間70億件を処理
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NVIDIAは、都市インフラの課題解決に向けた包括的な「スマートシティAIブループリント」を発表しました。デジタルツインとAIエージェントを組み合わせることで、交通渋滞や緊急対応といった複雑な課題に対し、シミュレーションに基づいた最適な意思決定を支援します。

技術の中核は、物理AIワークフロー全体を接続するOpenUSDフレームワークです。OmniverseとCosmosを活用して仮想空間内で合成データを生成し、AIモデルを学習させます。これにより、都市は現実で起こりうる多様なシナリオを事前に検証可能となります。

台湾の高雄市では、Linker Visionの物理AIシステムを採用し、街路灯の破損などのインシデント対応時間を80%短縮しました。手作業による巡回を廃止し、迅速な緊急対応を実現することで、都市機能の維持管理を効率化しています。

フランスの鉄道事業者SNCFは、Akilaのデジタルツインを活用して駅の運営を最適化しました。太陽熱や人の動きを予測することで、エネルギー消費を20%削減し、設備のダウンタイムも半減させるなど、大幅な効率化に成功しています。

米国ノースカロライナ州ローリー市では、EsriとMicrosoftの技術を統合し、車両検知の精度を95%まで向上させました。交通分析のワークフローを改善し、インフラ計画や管理に必要な包括的な視覚情報をリアルタイムで得ています。

これらの事例が示すように、NVIDIAの技術は都市運営を従来の「事後対応型」から、データに基づく「事前予測型」へと変革しています。世界中の都市がデジタルツインとAIエージェントを導入し、持続可能で効率的な都市づくりを加速させています。