Модель глубокого обучения эффективно прогнозирует дорожно-транспортные происшествия

Учёные MIT совместно со специалистами из Катарского центра искусственного интеллекта создали модель глубокого обучения, способную прогнозировать дорожно-транспортные происшествия.

В качестве «тренировочного» материала в модель были загружены исторические данные о ДТП, дорожные карты, данные спутников и GPS. Технология может спрогнозировать примерное количество ДТП в ближайшем будущем, а также определять наиболее опасные участки дороги на карте.

По сравнению с аналогами новая карта потенциальных ДТП обладает высоким разрешением, а это значит, что на ней хорошо видны все проблемные дорожные участки. Всего карта способна анализировать 7500 квадратных километров нескольких городов США: Лос-Анджелеса, Нью-Йорка, Чикаго и Бостона.

По словам разработчиков, модель поможет службам заблаговременно предупреждать дорожно-транспортные инциденты, а водителям — выбирать наиболее безопасные маршруты. Кроме того, карта может стать важным средством в сфере городского планирования.

Фото: MIT CSAIL

Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.

Наш журнал ММ