Científicos crean inteligencia artificial capaz de predecir accidentes de tráfico – Portal Viu

Investigadores del Laboratorio de Computación e Inteligencia Artificial del MIT en los Estados Unidos y el Centro de Inteligencia Artificial de Qatar han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de predecir accidentes de tráfico antes de que ocurran dependiendo de situaciones pasadas.

El sistema está capacitado con datos históricos de accidentes, mapas de carreteras, imágenes generadas por satélite y rastreo GPS antiguo. Gracias a esta información, es posible anticipar el número de accidentes esperados para una ubicación determinada, identificando áreas de alto riesgo.

“Al capturar la distribución del riesgo que determina la probabilidad de colisiones futuras, podemos encontrar rutas más seguras, lo que permite a las aseguradoras de automóviles proporcionar mapas personalizados basados ​​en las rutas utilizadas por los clientes o ayudar con la planificación de la ciudad”, explica el autor principal, Doctor en Ingeniería Songtao He . de El estudio.

Alta resolución

Los mapas de riesgo actualmente en uso se producen a partir de imágenes de baja resolución capturadas a cientos de metros de distancia. Este sistema de captura esconde detalles importantes para un análisis más preciso ya que las carreteras aparecen juntas y están completamente borrosas.

En este nuevo enfoque, los científicos utilizan celdas de cuadrícula de 5 x 5 metros que garantizan imágenes con una resolución mucho más alta. Como resultado, encontraron que las carreteras presentan un mayor riesgo de accidentes que las carreteras locales y que las rampas son más propensas a las colisiones.

“Estamos utilizando una red más grande para capturar datos críticos, identificando ubicaciones de alto riesgo con modelos de trayectoria GPS, que brindan información sobre la densidad, velocidad y dirección del tráfico. Además, utilizamos imágenes satelitales que describen estructuras viales, como el número de carriles, si hay un arcén o una gran cantidad de peatones ”, agrega.

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Diagrama de trabajo del modelo de aprendizaje profundo (Imágenes: Reproducción / MIT)

Historial de accidentes

Para evaluar la efectividad del modelo de aprendizaje profundo, los investigadores utilizaron los datos de accidentes calculados en 2017 y 2018 y probaron su desempeño en la predicción de eventos en 2019 y 2020. Incluso sin un historial completo de accidentes de Desde estas ubicaciones, fue posible determinar cuáles las áreas estaban en mayor riesgo de nuevas colisiones.

La información se obtuvo en un área de 7.500 kilómetros cuadrados entre las ciudades de Los Ángeles, Nueva York, Chicago y Boston. De estas cuatro metrópolis, Los Ángeles fue considerada la más peligrosa con una densidad de accidentes mucho mayor en sus carreteras principales.

“Nuestro modelo se puede generalizar de una ciudad a otra, combinando varias fuentes de datos aparentemente independientes. Es un paso hacia la inteligencia artificial para predecir accidentes en territorios inexplorados. Si las personas pueden usar un mapa para identificar las carreteras de alto riesgo, pueden actuar con anticipación y reducir el riesgo de accidentes ”, concluye Songtao He.

Hierro fundido: Canaltech

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