בינה מלאכותית תעזור לחזות תאונות דרכים לפני שהן מתרחשות

העולם של היום הוא מבוך אחד גדול המחובר בשכבות של אספלט בטון המאפשר לנו לנסוע ברכב. באשר לרוב ההתקדמות שלנו הקשורה לתנועה - GPS מאפשר לנו להשתמש בפחות נוירונים הודות לאפליקציות מיפוי, מצלמות מזהירות אותנו מפני שריטות שעלולות להיות יקרות, ולמכוניות אוטונומיות חשמליות יש צריכת דלק נמוכה יותר - מה לגבי אמצעי בטיחות? אנחנו עדיין מסתמכים על ההסתמכות המתמדת שלנו על רמזורים, אמון ופלדה סביבנו כדי להגיע מנקודה A לנקודה B בבטחה.

כדי למנוע את אי הוודאות הקשורה לתאונות, מדענים ממעבדת מדעי המחשב והבינה המלאכותית של MIT (CSAIL) והמרכז של קטאר לבינה מלאכותית (QCAI) פיתחו מודל למידה עמוקה שיוצר מפות סיכון לתאונות ברזולוציה גבוהה מאוד. בהתבסס על שילוב של נתוני תאונות היסטוריים, מפות דרכים, צילומי לוויין ומסלולי GPS, מפות סיכונים מתארות את המספר הצפוי של תאונות על פני תקופה של זמן בעתיד כדי לזהות אזורים בסיכון גבוה ולחזות תאונות עתידיות.

בדרך כלל, מפות סיכונים מסוג זה מתועדות ברזולוציה נמוכה בהרבה, הנעה במאות מטרים, כלומר לא ניתן לראות פרטים חשובים. עם זאת, למפות הללו יש תאי רשת בגודל של חמישה על חמישה מטרים, והרזולוציה הגבוהה יותר מספקת בהירות חדשה: מדענים גילו כי, למשל, לכביש מהיר יש סיכון גבוה יותר מאשר כבישי מגורים סמוכים.

למרות שתאונות דרכים אינן נפוצות במיוחד, הן עולות כ-3% מהתמ"ג העולמי והן הגורם המוביל למוות של ילדים וצעירים. הדלילות הזו הופכת את יצירת מפות ברזולוציה גבוהה כל כך למשימה מאתגרת. אבל הגישה של הצוות מרחיבה את הרשת כדי לאסוף את הנתונים הדרושים. הוא מזהה מיקומים בסיכון גבוה באמצעות דפוסי מסלול GPS המספקים מידע על צפיפות תנועה, מהירות וכיוון, כמו גם תמונות לוויין המתארות מבני כביש כמו מספר נתיבי התנועה, נוכחות כתפיים או מספר הולכי רגל. ואז, גם אם לאזור בסיכון גבוה אין כשלים, עדיין ניתן לזהות אותו כאזור בסיכון גבוה בהתבסס על דפוסי תנועה וטופולוגיה בלבד.

"ניתן להכליל את המודל שלנו מעיר אחת לאחרת על ידי שילוב של רמזים מרובים ממקורות נתונים שלכאורה אינם קשורים. זהו צעד לקראת בינה מלאכותית שיתופית מכיוון שהמודל שלנו יכול לחזות מפות תאונות בטריטוריות לא ידועות", אומר אמין סדגי, חוקר ראשי במכון לחקר המחשוב של קטאר (QCRI) ומחבר המאמר.

מערך הנתונים שנבדק כיסה 7 מ"ר. ק"מ מלוס אנג'לס, ניו יורק, שיקגו ובוסטון. מבין ארבע הערים, לוס אנג'לס הייתה המסוכנת ביותר בשל צפיפות התאונות הגבוהה ביותר, ואחריה ניו יורק, שיקגו ובוסטון.

"אם אנשים יכולים להשתמש במפת סיכונים כדי לזהות אזורים בעלי סיכון גבוה בכביש, הם יכולים לנקוט בצעדים מראש כדי להפחית את הסיכון של הנסיעות שהם עושים. ביישומים כמו Waze ו Apple מפות, יש כלים לעבודה עם תקריות, אבל אנחנו מנסים לצפות כישלונות - לפני שהם קורים", - הם אומרים מדענים

קרא גם:

• וידאו: סקירת Queclink GL300 - כיצד עובד GPS Tracker?
• מה זה GPS: סוגי מערכות מיקום, איך זה עובד ומה צופן העתיד