Исследователи МТИ научили нейросеть предсказывать аварийные участки дорог
Для любого автомобилиста даже относительно небольшая авария – это большой стресс и масса сопутствующих бюрократических и финансовых проблем. При этом в современном мире, наполненном массой инноваций наподобие "умных" светофоров, заглядывающих за угол радаров и нанопокрытий для дорожных знаков, в аварии по-прежнему попадают даже бездушные беспилотные автомобили. Могут ли современные технологии решить это проблему раз и навсегда? Учёные из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL MIT) и Катарского центра искусственного интеллекта считают, что да. Несмотря на то, что аварии с участием машин происходят относительно нечасто, они обходятся миру примерно в 3 процента мирового ВВП и являются основной причиной смерти детей и молодых людей. Учёные из США и Катара разработали модель глубокого обучения, которая создаёт карты риска аварий с очень высоким разрешением. Созданные ими карты рисков представляют собой нечто похожее на шахматную доску, разбитую на квадраты со стороной 5 на 5 метров. Как правило, карты риска такого типа имеют гораздо более низкое разрешение, которое колеблется в пределах сотен метров. Своего рода очки, которые позволят лучше разглядеть детали (и снизить риск аварий, в том числе очень серьёзных), и предлагают инженеры США и Катара. Например, учёные с их помощью уже показали, что шансы попасть в аварию на шоссе выше, чем на прилегающих к нему дорогах, ведущих в жилые районы. "Получив представление о распределении рисков, которое определяет вероятность будущих аварий во всех местах, мы можем без каких-либо "исторических данных" найти более безопасные маршруты, позволить компаниям автострахования предоставлять индивидуальные планы страхования, основанные на траекториях движения клиентов, помочь людям, осуществляющим планировку городов, спроектировать более безопасные дороги и даже спрогнозировать будущие аварии", – говорит доктор Сунтао Хэ (Songtao He) из MIT CSAIL. Карты риска описывают ожидаемое количество автомобильных аварий в течение определённого периода времени в будущем на том или ином участке, чтобы определить зоны повышенного риска и спрогнозировать будущие ДТП. "Наша модель может составлять карты рисков аварий на неизведанных территориях, – говорит Амин Садеги (Amin Sadeghi), ведущий учёный из Института компьютерных исследований Катара. – Она может использоваться для составления карт рисков аварий даже в отсутствие данных об уже произошедших авариях, что можно использовать для городского планирования и [...] сравнения различных возможных сценариев". Ранее мы рассказывали о создании георадара, который позволит беспилотному автомобилю оставаться на трассе в любую погоду и ИИ, прогнозирующем будущее для военных, а также составляющих очень точные прогнозы погоды.Smotrim.ru
Эта новость в СМИ