物流、グラフ、トランスフォーマー：トラベルタイム推定の向上に向けて

交通時間推定の問題は、現代の物流分野において基本的な課題と広く認識されている。道路の空間的構造と地上輸送の時間的動態との複雑な相互関係は、依然として実験的アプローチが可能な領域を保っている。しかし、現在蓄積されている膨大なデータ量は、従来の手法を著しく上回る性能を発揮しうる学習モデルの構築を促進している。本研究では、交通時間推定の課題に対応するため、Transformerアーキテクチャに基づく新たな手法「TransTTE」を提案する。