Inteligența artificială va ajuta la prezicerea accidentelor rutiere înainte ca acestea să apară

Lumea de astăzi este un mare labirint conectat prin straturi de asfalt din beton care ne permit să călătorim cu mașina. În ceea ce privește majoritatea progreselor noastre legate de trafic – GPS-ul ne permite să folosim mai puțini neuroni datorită aplicațiilor de cartografiere, camerele ne avertizează asupra zgârieturilor potențial costisitoare, iar mașinile electrice autonome au un consum mai mic de combustibil – cum rămâne cu măsurile de siguranță? Încă ne bazăm pe încrederea noastră constantă pe semafoare, pe încredere și pe oțelul din jurul nostru pentru a ajunge din punctul A în punctul B în siguranță.

Pentru a evita incertitudinea asociată accidentelor, oamenii de știință de la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) al MIT și de la Centrul Qatar pentru Inteligență Artificială (QCAI) au dezvoltat un model de învățare profundă care creează hărți de risc de accident de foarte înaltă rezoluție. Pe baza unei combinații de date istorice privind accidentele, hărți rutiere, imagini din satelit și trasee GPS, hărțile de risc descriu numărul așteptat de accidente pe o perioadă de timp în viitor pentru a identifica zonele cu risc ridicat și pentru a prezice viitoare accidente.

De obicei, hărțile de risc de acest tip sunt înregistrate la o rezoluție mult mai mică, variind în sute de metri, ceea ce înseamnă că detaliile importante nu pot fi văzute. Aceste hărți, totuși, au celule grilă de cinci pe cinci metri, iar rezoluția mai mare oferă o claritate nouă: oamenii de știință au descoperit că, de exemplu, o autostradă are un risc mai mare decât drumurile rezidențiale din apropiere.

Deși accidentele de mașină nu sunt foarte frecvente, acestea costă aproximativ 3% din PIB-ul global și reprezintă principala cauză de deces pentru copii și tineri. Această raritate face ca crearea unor astfel de hărți de înaltă rezoluție să fie o sarcină dificilă. Dar abordarea echipei lărgește plasa pentru a aduna datele necesare. Identifică locațiile cu risc ridicat folosind modele de traiectorie GPS care oferă informații despre densitatea traficului, viteza și direcția, precum și imagini din satelit care descriu structuri rutiere, cum ar fi numărul de benzi de circulație, prezența umerilor sau numărul de pietoni. Apoi, chiar dacă o zonă cu risc ridicat nu are defecțiuni, ea poate fi totuși identificată ca zonă cu risc ridicat doar pe baza modelelor de trafic și a topologiei.

„Modelul nostru poate fi generalizat de la un oraș la altul prin combinarea mai multor indicii din surse de date aparent nelegate. Acesta este un pas către inteligența artificială colaborativă, deoarece modelul nostru poate prezice hărți de accidente în teritorii neexplorate”, spune Amin Sadeghi, cercetător principal la Qatar Computing Research Institute (QCRI) și autor al lucrării.

Setul de date testat a acoperit 7 mp. km de Los Angeles, New York, Chicago și Boston. Dintre cele patru orașe, Los Angeles a fost cel mai periculos datorită celei mai mari densități de accidente, urmat de New York, Chicago și Boston.

„Dacă oamenii pot folosi o hartă de risc pentru a identifica zonele de drum cu potențial risc ridicat, ei pot lua măsuri în avans pentru a reduce riscul călătoriilor pe care le fac. În aplicații precum Waze și Apple Hărți, există instrumente pentru a lucra cu incidente, dar încercăm să anticipăm eșecurile - înainte ca acestea să se întâmple", - ei spun oameni de știință

Citeste si:

• Video: Recenzie Queclink GL300 - Cum funcționează GPS Tracker?
• Ce este GPS: Tipuri de sisteme de poziționare, cum funcționează și ce ne rezervă viitorul