Traffic Lab: Predicting a World Without Car crash

I dati di crowdsourcing e lapprendimento automatico aiutano le città ad affrontare un importante punto cieco: prevedere e prevenire gli incidenti stradali.

(9 novembre 2020)

La previsione e la prevenzione degli incidenti stradali potrebbero aprire la strada a strade più sicure ed efficienti
Lavorare per un mondo senza incidenti o traffico.

Negli Stati Uniti, numero di incidenti automobilistici in milioni ogni anno, quindi anche la minima riduzione può aiutare a salvare migliaia di vite. È per questo motivo che molte città hanno adottato Vision Zero , uniniziativa che mira a raggiungere lobiettivo di raggiungere zero morti e feriti gravi sulle strade.

“It era considerato un concetto radicale “, afferma Dan Flynn, un data scientist presso il Volpe Center , un centro di ricerca allinterno del Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti (USDOT) concentrandosi sulle innovazioni nei trasporti, dalla logistica alla pianificazione a lungo raggio. “Ora molte città hanno accettato questo.”

La posta in gioco è dolorosamente chiara. Lobiettivo è fissato. Lunica domanda è: come fermi gli arresti anomali?

Un corso intensivo sulla prevenzione degli arresti anomali

Per prevenire arresti anomali, i funzionari hanno quattro strumenti principali nella loro cassetta degli attrezzi. Il primo è lintervento comportamentale, come prevenire la guida ubriaca o spericolata. Il secondo è la tecnologia dei veicoli, il che potrebbe significare dotare più auto di innovazioni come la frenata automatica.

Gli ultimi due stanno migliorando le strade e dedicando le forze dellordine al monitoraggio delle aree ad alto rischio. E per affrontare queste aree, i funzionari devono sapere dove e quando è probabile che si verifichino incidenti. In altre parole, è necessaria la potenza della previsione.

Crash prediction = prevenzione degli arresti anomali

La parola “previsione” può evocare immagini che vanno dalle sfere di cristallo al film del 2002 “Minority Report”. In realtà, non sono i poteri psichici che consentono questo lavoro ma set di dati ampi, accurati e diversificati, oltre allapprendimento automatico e alla potenza di calcolo su larga scala per analizzarli.

Il Volpe Center ha lavorato con altri USDOT ricercatori per anni su modelli di sicurezza stradale, ma nel 2017 hanno aggiunto un nuovo ingrediente al mix: dati anonimi e crowdsourcing di Waze. La collaborazione è grazie al nostro programma Waze for Cities , una partnership di condivisione dati bidirezionale gratuita, supportata da USDOT e dal suo Iniziativa sui dati di sicurezza .

I dati di Waze for Cities includono le collisioni, i pericoli, la congestione e le chiusure stradali segnalati ogni giorno dalla comunità di Waze. Viene aggiornato in USDOT Secure Data Commons ogni due minuti. Ovviamente è un po più veloce dellinserimento dei dati segnalati dalla polizia che, nella migliore delle ipotesi, vengono aggiornati ogni 24 ore.

Combinare gli input di Waze con i dati che USDOT già possiede, come gli incidenti storici e le condizioni meteorologiche, aiuta a creare incidenti previsione molto più accurata.

Programmi pilota del mondo reale

Creazione un modello è solo il primo passo. Il secondo è trovare agenzie pubbliche che possano trarne vantaggio, il che è un po una situazione di Riccioli doro: alcuni hanno già la propria analisi avanzata dei dati e altri non dispongono dellinfrastruttura tecnica per supportarla.

Quindi, quando USDOT ha collaborato con la Tennessee Highway Patrol, è stato perfetto. Come spiega Flynn, “Possiamo eseguire analisi predittive piuttosto interessanti su questi miliardi di record di dati Waze, ma trasformarli in qualcosa che può essere implementato è una sfida continua e con il Tennessee sono pronti. Stanno già facendo le proprie analisi predittive “. In effetti, utilizzano analisi predittiva dal 2014 .

In Tennessee, il modello aiuta a individuare dove e quando le truppe di stato dovrebbero essere di stanza. Laggiunta dei dati di Waze al modello predittivo degli arresti anomali ha portato ad alcuni nuovi e promettenti approfondimenti.

I dati di Waze stanno contribuendo a ridurre la portata di previsioni sugli incidenti
Non proprio una sfera di cristallo, ma ci stiamo avvicinando a vedere il futuro.

Prima, il Tennessee Highway Patrol è stato in grado di prevedere gli incidenti entro un raggio di 42 miglia quadrate ed entro quattro ore. Ora è fino a un miglio quadrato e unora . È fondamentalmente la differenza tra cercare le chiavi in ​​tutta la casa e cercare solo il tavolo della cucina.Ciò significa che i soldati avranno un quadro molto più accurato di dove allocare il loro tempo per avere il maggiore impatto sulla sicurezza.

E il Tennessee non è lunico posto che pilota questa iniziativa. A Bellevue, Washington , il team di Volpe ha sviluppato modelli per aiutare i funzionari della città a pianificare le correzioni stradali a sostegno del loro programma Vision Zero.

In precedenza, gli unici dati sugli incidenti a disposizione della città erano gli incidenti segnalati dalla polizia, che spesso sono incidenti più gravi, ma con i dati di Waze ottengono tutti i dati sugli incidenti, compresi i paraurti minori spesso non segnalati alla polizia . Come spiega Flynn, questa è una potente combinazione: “Vediamo un collegamento che quando si dispone di un gran numero di rapporti sugli arresti di Waze, ciò può essere indicativo di un incidente segnalabile dalla polizia in arrivo”.

Il Volpe Il cruscotto del Centro sta aiutando i funzionari di Bellevue a identificare quali strade e corridoi sono più pericolosi per i conducenti. In questo modo possono dare la priorità ai miglioramenti delle strade che aiuteranno a salvare vite umane.

Lavorare verso strade più sicure per tutti

Sebbene questo sia ancora un programma pilota, USDOT spera di implementare Waze for Cities in modo più ampio in futuro. E nel frattempo, USDOT sta sperimentando modi per migliorare i modelli aggiungendo ancora più fonti di dati. Perché non sono solo le auto che viaggiano sulle nostre strade, ma anche i ciclisti, gli scooter e i pedoni. Con più dati, possono capire meglio come proteggere tutti i viaggiatori.

La previsione degli incidenti non è più questione di fantascienza e iniziative come questa ci stanno aiutando ad avvicinarci a un mondo in cui incidenti gravi sono un ricordo del passato.

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