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人間の脳神経細胞の構造やその情報処理メカニズムをコンピュータ上で実現させたニューラルネット。このニューラルネットによりビル内の交通流の変化を的確にとらえ、常に適正な運転方式を最適なタイミングで選択して群管理制御を行います。 出勤時の玄関階のような混雑階に対して、混み具合を予測。混雑階への配車台数、配車するタイミングを制御し、待時間を改善します。合わせて、混雑階のみでなくビル全体の交通や運転状況に応じてかごの配車チューニングを行います。