תאונות דרכים ממשיכות להיות איום מתמשך על הכבישים שלנו, גורמות לאובדני חיים טראגיים. מהנדסים בולטים מנצלים את ההתקדמות של בינה מלאכותית כדי לחזות את המקרים ההרסניים הללו. באמצעות כלים חדשניים, הם מנתחים משתנים מורכבים, כגון תנאי מזג האוויר והתנהגות הנהגים.
גישה חדשה זו מספקת מידע בר ביצוע לרשויות הציבוריות ולמתכנני ערים, מחדש את הבטיחות בדרכים. המודל של בינה מלאכותית שנועד להעריך סיכונים מציע תחזיות מוחשיות ומתאימות, מחזק את האמון בנתונים המוצגים. שילוב של טכנולוגיה מתקדמת זו עשוי לשנות באופן רדיקלי את העתיד של הבטיחות על הכבישים שלנו, להפחית ביעילות את מספר התאונות והמוות.
חיזוי תאונות באמצעות בינה מלאכותית
פיתוח כלי חדש לבינה מלאכותית, ה SafeTraffic Copilot, מאפשר לחוקרים מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס לחזות תאונות במדויק. על ידי התאמת זמנו של רמזור ב 20 עד 30 שניות, כלי זה יכול לחזות את מספר התאונות שעלולות להתרחש בצומת ספציפי.
מורכבות המשתנים המעורבים
תאונות בדרכים מושפעות מסדרה של משתנים: תנאי מזג האוויר, דפוסים בטראפיק, עיצוב הכבישים והתנהגות הנהגים. האו "פרנק" יאנג, מחבר ראשי ופרופסור להנדסה אזרחית, מדגיש את המטרה של מחקר זה: לפשט את המורכבות הזו. ה SafeTraffic Copilot מספק למעצבי תשתיות ולמקבלי החלטות מידע מבוסס נתונים כדי להפחית את מספר התאונות.
שימוש במודלים חכמים מתקדמים
החוקרים מסתמכים על מודלים מתקדמים לשפה כדי לעבד כמויות גדולות של נתונים. ה SafeTraffic Copilot הופק עם תיאורים של יותר מ 66,000 תאונות, משלב נתונים על תנאי הכבישים, ערכים כמו רמות אלכוהול בדם, כמו גם תמונות לוויין וצילומים שנעשו באתר. גישה זו מאפשרת הבנה מעמיקה של גורמי הסיכון הבודדים והמשולבים.
הערכת האמון בתחזיות
המודל מאפשר גם להעריך את האמון שניתן בתחזיותיו, הידועות בשם ציון אמון. ציונים אלו חשובים, מכיוון שבינה מלאכותית פעמים רבות פועלת כמו קופסה שחורה. יאנג מדגיש שהאי-ודאות הזו האטה את השימוש בבינה מלאכותית בתחומים בעלי סיכון גבוה כמו בטיחות בדרכים.
המצב הנוכחי בכבישים של מרילנד
לצערנו, בטיחות בדרכים אינה דבר שצריך לקחת בקלות. השנה, 381 אנשים איבדו את חייהם בכבישים של מרילנד, תוך כדי מגמה עולה של מוות בעשור האחרון. מספר המוות כתוצאה מתאונות עלה מ 466 בשנת 2013 ל 621 בשנת 2023. המודלים של יאנג מגלים כי אלכוהול ונהיגה אגרסיבית הם הגורמים המסוכנים ביותר.
הבדלים בין למידת מכונה לבינה מלאכותית גנרטיבית
יאנג מסביר את ההבחנה בין למידת מכונה מסורתית בה משתמשים מדינות אחרות ובין יכולות התחזית של ה SafeTraffic Copilot. האחרון מציע סימולציות "מה יקרה אם" על ידי התאמת גורמים כמו זמן של רמזור. גמישות כזו מאפשרת התאמה טובה יותר של הכלי למיקומים שונים.
פרספקטיבות עבור קהילות מקומיות
יאנג שואף להפיק תועלת ישירה לקהילות בבולטימור כמו גם בכל מרילנד. ההתקדמות במודלים של שפה רחבה מאפשרת את ההתאמה לתנאי התנועה במדינות ותרבויות אחרות. לדוגמה, נהיגה במדינות אסיה, שבהן אופנועים שולטות בכבישים, מצריכה התחשבות בהתנהגות מיוחדת של נהגים.
הרחבת המחקר לסקאלאי עולמית
יאנג מתכנן להרחיב כלי זה למדינות אחרות, כולל מדינות בדרום אסיה. מחקרים קודמים התקשו לשלב את התנהגויות הנהיגה המקומיות, חסרון אשר נפתר כעת בזכות היכולות המתקדמות של הבינה המלאכותית הגנרטיבית. האינטרדיסציפלינריות של הבינה המלאכותית הוכחה כחשובה לשיפור הבטיחות בכבישים באופן כללי.
למידע נוסף על זהות והתפתחות הבינה המלאכותית, עיינו במאמרים מעשירים על השלכות הבינה המלאכותית בחיינו דרך הקישורים הללו: עקרונות מעשיים למנהיגים בבינה מלאכותית, ההשפעה של ChatGPT על האינטראקציות שלנו, Google AI Edge, המודלים המתקדמים ביותר של בינה מלאכותית, ו לנצל את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית.
שאלות נפוצות
מהי SafeTraffic Copilot ואיך היא פועלת?
SafeTraffic Copilot הוא כלי לבינה מלאכותית שפותח על ידי חוקרים מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס, שנועד לחזות תאונות רכב על ידי ניתוח נתונים מגוונים כמו תנאי הכבישים והתנהגות הנהגים.
איך יכולה הבינה המלאכותית לשפר את הבטיחות בדרכים?
בינה מלאכותית יכולה להציע תחזיות מדויקות יותר על תאונות על ידי התחשבות בגורמים רבים, ומספקת "ציוני אמון" שעוזרים למקבלי החלטות להעריך את מהימנות התחזיות.
אילו סוגי נתונים משמשים לאימון מודל הבינה המלאכותית?
המודל מאומן על סמך תיאורים של יותר מ-66,000 תאונות, כולל מרכיבים כמו תנאי הכבישים, רמות אלכוהול, כמו גם תמונות לוויין וצילומים מהשטח.
איך SafeTraffic Copilot מתאימה את תחזיותיה למיקומים שונים?
SafeTraffic Copilot מתאימה את עצמה לתנאי התנועה הספציפיים בכל מדינה או עיר, תוך שילוב מידע נוסף כדי לחדד את התחזיות שלה.
מדוע השימוש בבינה מלאכותית בבטיחות בדרכים הוא חיוני?
שימוש בבינה מלאכותית הוא חיוני מכיוון שהוא מאפשר עיבוד כמויות גדולות של נתונים ומודולציה של תרחישים שונים כדי להבין טוב יותר את סיבות התאונות ולהציע פתרונות מתאימים.
מהן הסיבות העיקריות לתאונות שמזוהות על ידי SafeTraffic Copilot?
המודל גילה כי אלכוהול ונהיגה אגרסיבית הם הגורמים המסוכנים ביותר, תורמים למספר תאונות הגבוה פי שלושה מגורמים אחרים.
איך SafeTraffic Copilot מתבדלת ממערכות בינה מלאכותית אחרות בשימוש בבטיחות בדרכים?
בניגוד למערכות למידת מכונה מסורתיות, SafeTraffic Copilot משתמשת בבינה מלאכותית גנרטיבית המאפשרת סימולציה של תרחישים היפותטיים ומספקת תחזיות מבוססות על שינויים קונקרטיים, כמו שינוי זמני רמזור.
איך טכנולוגיה זו יכולה להיות מיושמת ברחבי העולם?
החוקרים מתכוונים להתאים טכנולוגיה זו למדינות אחרות, תוך התחשבות בהבדלים תרבותיים והתנהגותיים, כמו השימוש באופנועים בחלקים מסוימים של אסיה.
