Штучний інтелект навчився передбачати ймовірність ДТП

13:20 14 жовтня Київ, Україна

За даними ВООЗ, в результаті дорожньо-транспортних пригод гине щорічно 1,35 мільйона осіб, а від 20 до 50 млн отримують травми. Вчені з Лабораторії комп'ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили модель глибокого навчання штучного інтелекту, яка здатна передбачити ризик виникнення аварій. Вона спирається на дані про ранні ДТП, дорожні карти, супутникові знімки і популярні маршрути по GPS.

Як розраховується ймовірність ДТП?
За підрахунками Світового банку, соціально-економічні втрати України від дорожньо-транспортного травматизму оцінюються в майже 70 млрд гривень на рік. Визначаючи на карті місця з високим рівнем ризику, водії, транспортні департаменти і страхові компанії зможуть вживати заходів для зниження цього ризику. Так звані карти ризику присвоюють очікувану частоту нещасних випадків за певний період часу для кожної точки на карті.

Саме такі карти і вирішили навчити складати штучний інтелект розробники з Лабораторії комп'ютерних наук і штучного інтелекту MIT.
Як передбачає штучний інтелект?
Карта ризику являє собою сукупність інформації з різних джерел про умови на різних ділянках дороги. Враховувати велику кількість параметрів і робити на їхній основі припущення є ідеальним завданням для штучного інтелекту.

Мета нової нейромережі в прогнозуванні ризику аварій не полягає в тому, щоб точно визначити, де відбудуться нові аварії, тому що це неможливо. Замість цього вона прагне визначити основний ризик нещасних випадків в кожному місці карти, незалежно від того, відбулися в них нещасні випадки чи ні. Вона використовує прихований ризик нещасних випадків як основну істину. При оцінці ризику алгоритм недооцінює ризик небезпечного перехрестя і переоцінює ризик безпечної вулиці.

Модель буде зіставляти дані про минулі ДТП з дорожньою картою і порівнювати їх з супутниковими знімками, що дозволить передбачити ДТП.
Що передбачила нейромережа?
Модель дослідники оцінили, ґрунтуючись на наборі даних про 7488 квадратних кілометрів чотирьох мегаполісів: Лос-Анджелеса, Нью-Йорка, Чикаго і Бостона. Набір даних організований у вигляді 1 872 плиток два на два кілометри, для яких зібрали супутникові зображення, популярні GPS-траєкторії з 2015 по 2017 рік і 4,2 мільйона записів про аварії з 2016 по 2020 рік. Кожен запис містить координати і тимчасові мітки. Вчені розділили цей набір даних про аварії на дві частини: ті, які містять дані за перші два роки і дані за останні два роки. Дані за перші два роки віднесли до «історичних» - за ними нейромережа зробить свої передбачення. Їх перевірять за даними за останні два роки. Серед чотирьох міст Лос-Анджелес виявився найбільш небезпечним, оскільки в ньому була найвища щільність аварій, за ним слідували Нью-Йорк, Чикаго і Бостон.

Вчені пропонують використовувати свою нейромережу для поліпшення планів міського планування до початку будівництва, а також для створення просторово-часової моделі ризику аварій. А також запровадити модель в додатку для навігації, що допоможе планувати свій шлях, уникаючи небезпечних ділянок.