I genomsnitt dog en person per dag i en vägolycka i Israel förra året – en ökning med 2,8% jämfört med 2022 – och mer än en fjärdedel av de som omkom var fotgängare, enligt Centralbyrån för Statistik. Vägolyckor är ett utbrett folkhälsoproblem över hela världen, vilket orsakar förödande förlust av liv och skador. Även om mänskliga faktorer bidrar till många olyckor spelar farliga vägförhållanden också en betydande roll.
I en banbrytande studie har ingenjörer vid University of Massachusetts-Amherst utnyttjat maskininlärning för att identifiera de farligaste vägarna. Denna studie, publicerad i tidskriften Transportation Research Record, använde en datamängd på 15 000 kilometers vägar över 7 000 platser i Grekland för att förutsäga platser med hög olycksrisk. De funktioner som framträdde som de ledande bidragsgivarna till vägolyckor inkluderade problem med vägdesign, skador på vägbeläggningen och ofullständig skyltning samt väggmärkning.
Även om studien utfördes i Grekland, tror forskarna att deras fynd har global tillämpbarhet. Den universella naturen hos dessa indikatorer antyder att de kan generaliseras till andra länder, inklusive USA. Genom att använda årtiondens vägdata representerar detta tillvägagångssätt ett betydande steg mot att förbättra vägsäkerhetsresultaten för alla.
De potentiella tillämpningarna av denna forskning är omfattande. En omedelbar fördel är förmågan att optimera resursallokeringen genom att identifiera de specifika funktioner som behöver uppmärksamhet. Genom att förstå hur vissa vägfunktioner bidrar till olyckor kan ingripanden riktas för att effektivt minska incidenter. Dessutom lägger detta arbete grunden för att träna artificiell intelligens att övervaka vägförhållanden i realtid. Genom att identifiera vägfunktioner från bilder och förutsäga olycksrisk skulle ett automatiskt övervakningssystem kunna utvecklas för att ge omedelbar feedback och rekommendationer för nödvändiga förbättringar.
Forskarna betonar vikten av samarbete mellan akademiker och ingenjörer för att adressera detta omfattande problem. Kombinationen av matematiska verktyg och verklig data erbjuder en kraftfull metod för att hantera samhällsutmaningar. Dessa banbrytande resultat ligger nu i händerna på dem som ansvarar för vägsäkerheten, vilka har möjlighet att implementera dessa innovativa verktyg och betydligt minska dödsfall i trafikolyckor.
Användningen av AI inom vägsäkerhet markerar ett spännande steg framåt, med implikationer som sträcker sig bortom omedelbar förutsägelse av vägfaror. Det öppnar dörrar för framtida samarbeten och framsteg inom olika områden. Genom att dra nytta av teknologiska verktyg är vi på väg mot ett säkrare och effektivare vägnät, vilket banar väg för en lovande framtid.
The source of the article is from the blog papodemusica.com