難易度が高いとされる渋滞予測の精度を大幅に高める手法を住友電気工業の子会社と京都大学が開発した。人工知能（ＡＩ）の深層学習を用いた予測より誤差を約１割減らした。本格運用に向けて評価を進める。交通渋滞は、発生する時間帯や場所、長さなどの変動が大きいことに加え、いったん渋滞が起きると交通状況が複雑かつ急速に変わるため、正確に渋滞を予測する技術の実現は…