ИИ предсказывает ДТП: как новые технологии меняют безопасность дорог

Исследователи из Университета Джонса Хопкинса разработали новый инструмент на основе искусственного интеллекта, способный предсказывать изменения в количестве дорожно-транспортных происшествий при корректировке параметров светофоров. Например, изменение длительности фазы зеленого сигнала с 20 до 30 секунд может привести к прогнозируемому снижению или увеличению числа аварий на перекрестке.

"Дорожные события — это комплексные явления, на которые влияют многочисленные переменные, такие как погода, дорожные потоки, конструкция дорог и поведение водителей", — отмечает старший автор исследования Хао "Фрэнк" Янг, доцент кафедры гражданской и системной инженерии в Университете Джонса Хопкинса. "С помощью SafeTraffic Copilot наша цель — упростить эту сложность и предоставить разработчикам инфраструктуры и политикам информацию, основанную на данных, для снижения количества аварий. Генеративный ИИ обладает огромным потенциалом для повышения надежности прогнозирования аварийности".

Команда Янга стремится сократить количество ежегодных аварий и смертей на дорогах. Их ИИ использует большие языковые модели для обработки, понимания и обучения на огромных массивах данных. SafeTraffic Copilot был обучен на описаниях более 66 000 ДТП, включая дорожные условия, числовые показатели, такие как уровень алкоголя в крови, спутниковые снимки и фотографии с места происшествия.

Исследование опубликовано в журнале Nature Communications. Модель способна оценивать как индивидуальные, так и комбинированные факторы риска, предлагая более детальное понимание влияния этих элементов на безопасность.

По словам Янга, система также информирует лиц, принимающих решения, об уровне уверенности в своих прогнозах, предоставляя так называемые "оценки уверенности". Эти оценки играют ключевую роль, поскольку искусственный интеллект — это "черный ящик", и никто точно не знает, как он принимает решения. Такая неопределенность ранее препятствовала применению ИИ в условиях высокого риска, к которым относится безопасность дорожного движения.

На автомагистралях штата Мэриленд с начала текущего года в ДТП погибло 381 человек, согласно данным Управления безопасности дорожного движения штата. Число погибших неуклонно росло на протяжении последнего десятилетия: с 466 смертей в 2013 году до 621 в 2023 году.

Модель Янга показывает, что алкоголь и агрессивное вождение являются наиболее опасными факторами, приводя к втрое большему количеству аварий по сравнению с другими причинами.

В настоящее время Мэриленд и другие штаты используют другой тип искусственного интеллекта — машинное обучение. В этом случае компьютеру предоставляются исчерпывающие данные о прошлых авариях для оценки безопасности отдельных дорог и перекрестков. "С помощью машинного обучения, — поясняет Янг, — если образец не похож на ваши обучающие выборки, вы не можете получить прогноз. Генеративный ИИ может предоставлять четкие возможности для сценариев "что, если". Если вы измените время работы этого светофора... что произойдет?"

SafeTraffic Copilot повышает точность своих прогнозов за счет дополнительной информации, позволяя адаптироваться к условиям разных штатов или городов. "Я очень хочу принести пользу нашим местным сообществам Балтимора, округа Балтимор и штата Мэриленд", — говорит Янг.

Использование больших языковых моделей означает, что искусственный интеллект может адаптироваться к дорожным условиям в других странах и культурах, как будто предоставляет краткое описание различий. "Я также хочу расширить это исследование на другие страны", — добавляет Янг. "В странах Юго-Восточной Азии, таких как Тайвань или Филиппины, большинство аварий — это аварии с участием мотоциклов, и они водят иначе. С предыдущими моделями было невозможно учитывать поведение водителей или культурные особенности".