Badacze z MIT Computer Science Artificial Inteligence Laboratory (CSAIL) przy współpracy z Qatar Center for Artificial Intelligence opracowali komputerowy model prognostyczny korzystający z głębokiego uczenia maszynowego, zdolny do generowania map pokazujących nie tyle aktualne korki, wypadki i gęstość ruchu na drogach, co… przyszłe kolizje.
Mimo stałego rozwoju technologii w motoryzacji i kolejnych rozwiązań z zakresu bezpieczeństwa wypadki i kolizje na drogach wciąż się zdarzają. Z jednej strony mamy czujniki zbliżeniowe, radary, adaptacyjne tempomaty, asystentów parkowania itp., a z drugiej wciąż musimy polegać na własnych zmysłach i znanej od dawna infrastrukturze, takiej jak np. sygnalizacja świetlna. Co prawda od pewnego czasu mówi się o samochodach autonomicznych, ale opracowanie takiego pojazdu jest trudne. Jak zatem obniżyć ilość kolizji i wypadków i zwiększyć bezpieczeństwo ruchu drogowego w większej skali? Wystarczy wiedzieć, gdzie kolizje mogą się zdarzyć.
Systemy wsparcia kierowcy – o czym warto wiedzieć?
Wyprzedzanie niepewności
Badacze z wymienionych placówek naukowych opracowali inteligentny model komputerowy, zdolny do głębokiego uczenia maszynowego, który jest w stanie generować mapy ryzyka zdarzeń drogowych o wysokiej rozdzielczości. Algorytm bazuje na połączeniu danych historycznych o wypadkach, śladów GPS oraz zdjęć satelitarnych. Wynikiem jest mapa, która pozwala zidentyfikować obszary wysokiego ryzyka i przewidzieć przyszłe wypadki.
Mapy ryzyka
Tworzenie map ryzyka dla ekspertów ds. bezpieczeństwa ruchu drogowego nie jest nowością, ale nigdy wcześniej nie udało się uzyskać tak wysokiej precyzji prognozy. Klasyczne podejście analityczne pozwalało przewidzieć obszary rzędu kilkuset metrów, w których może się coś zdarzyć. Tymczasem algorytm zaprezentowany przez naukowców z MIT CSAIL tworzy mapy o komórkach 5 x 5 metrów, to oznacza, że jest w stanie przewidzieć z dużym prawdopodobieństwem kolizję pojedynczych pojazdów. Jeden z badaczy, doktorant Songtao He uważa, że tego typu rozwiązania nie tylko pomogą urbanistom w projektowaniu bezpieczniejszych dróg, ale też umożliwią np. firmom ubezpieczeniowym oferować spersonalizowane plany ubezpieczeniowe uzależnione od tras, którymi najczęściej poruszają się ich klienci.
Jeżeli w tym momencie pomyśleliście “Wielki Brat patrzy” to… macie rację. Algorytmy nasłuchują naszego życia od dawna, a ich wzrok właśnie po raz kolejny wyostrzono. Zwiększenie bezpieczeństwa na drogach to szczytny cel, zdecydowanie wart zachodu, ale algorytm to tylko narzędzie, to od ludzi zależy jak naprawdę zostanie wykorzystany.
Projekt map drogowych przewidujących przyszłe zdarzenia drogowe powstał na bazie danych z amerykańskich miast. Źródłem danych były informacje na temat obszaru o powierzchni 7500 km2 z miast takich jak Los Angeles, Nowy Jork, Chicago i Boston. Gdzie jest najmniej bezpiecznie? W Mieście Aniołów. Najbezpieczniejszym z tej czwórki okazał się Boston.