Дослідники з Теннессі використовують ШІ для аналізу аномальних аварій

У Сполучених Штатах Америки щорічно фіксують понад 40 000 смертей унаслідок автомобільних аварій.

Джерело: techxplore.com

Хоча технології захисту водіїв та пасажирів стають кращими, кількість загиблих пішоходів за останнє десятиліття зросла на 48%, досягнувши приблизно 7 500 осіб у 2022 році. Традиційний аналіз зазвичай фокусується на середньостатистичних випадках, через що поза увагою залишаються рідкісні, але надзвичайно небезпечні інциденти.

Зейнаб Баяті, аспірантка Університету Теннессі в Ноксвіллі, стверджує, що більшість досліджень ігнорують аномалії в даних, щоб зробити загальні тренди чіткішими. Найпоширеніші аварії стаються вдень на перехрестях і часто призводять до легких травм. Проте сценарії з високим ризиком — наприклад, уночі під час зливи за участю нетверезих водіїв чи пішоходів — є критично важливими для вивчення, хоча вони й трапляються рідше.

Використовуючи методи штучного інтелекту, Баяті та професор Асад Хаттак розробили систему, яка аналізує дані понад 10 000 звітів поліції про ДТП. Алгоритм некерованого кластерного аналізу розділив аварії на категорії залежно від їхньої типовості. Результати показали, що в «середніх» сценаріях фатальними були лише 8% випадків, тоді як у категорії найбільш рідкісних «викидів» смертність сягала майже 37%.

Аналіз факторів у цих небезпечних ситуаціях дозволяє визначити ефективні заходи втручання. Дослідники з’ясували, що багато фатальних випадків трапляються на узбіччях доріг. Це вказує на необхідність встановлення тротуарів, лежачих поліцейських або пішохідних переходів у специфічних локаціях. Оскільки темрява є спільним фактором для більшості смертельних ДТП, монтаж освітлення разом із тротуарами дасть найбільший ефект.

Такі складні сценарії також можуть бути використані для вдосконалення безпеки автономних транспортних засобів. Безпілотні автомобілі повинні надійно розпізнавати людей на узбіччі навіть у повній темряві. Координація заходів безпеки на автомагістралях та поза межами міських перехресть є складнішою у реалізації, що часто призводить до ігнорування цих зон під час планування інфраструктурних покращень.

Баяті сподівається, що результати дослідження, опубліковані в журналі Accident Analysis and Prevention, допоможуть краще зрозуміти розподіл ризиків у транспортній системі. Розуміння того, що приховано за рідкісними патернами аварій, дозволить створювати точкові та дієві заходи захисту. Це відіграє важливу роль у формуванні безпечного середовища, яке задовольнятиме потреби всіх учасників дорожнього руху.