Laboratorul de trafic: prezicerea unei lumi fără avarii de mașini

Datele obținute prin mulțime și învățarea automată ajută orașele să abordeze un punct mort oarbă: prezicerea și prevenirea blocărilor de trafic.

(9 noiembrie 2020)

Predicția și prevenirea accidentelor de circulație ar putea deschide calea către drumuri mai sigure și mai eficiente
Lucrând către o lume fără accidente – sau trafic.

În SUA, accidentele auto se ridică în milioane în fiecare an, deci chiar și cea mai mică reducere poate ajuta la economisirea a mii de vieți. Acesta este motivul pentru care multe orașe au adoptat Vision Zero , o inițiativă care urmărește să atingă zero decese și răni grave pe drumuri.

a fost considerată o noțiune radicală ”, spune Dan Flynn, un om de știință al datelor la Volpe Center , un centru de cercetare din cadrul Departamentul de Transport al Statelor Unite (USDOT) axat pe inovații în transport, de la logistică la planificare pe termen lung. „Acum, multe orașe au câștigat acest lucru.”

Miza este dureroasă de clară. Scopul este stabilit. Singura întrebare este: cum opriți blocările?

Un curs de prevenire a accidentelor

Pentru a preveni blocarea, oficialii au patru instrumente principale în cutia de instrumente. Prima este intervenția comportamentală – cum ar fi prevenirea condusului beat sau imprudent. Al doilea este tehnologia vehiculelor, ceea ce ar putea însemna dotarea mai multor mașini cu inovații precum frânarea automată.

Ultimele două sunt îmbunătățirea drumurilor și dedicarea forțelor de ordine pentru monitorizarea zonelor cu risc ridicat. Și pentru a aborda aceste zone, oficialii trebuie să știe unde și când este posibil să se producă accidente. Cu alte cuvinte, aveți nevoie de puterea de predicție.

Crash prediction = crash prevent

Cuvântul „predicție” poate evoca imagini variind de la bile de cristal până la filmul din 2002 „Minority Report”. În realitate, nu puterile psihice permit acest lucru, ci seturi de date mari, exacte și diverse, plus învățarea automată și puterea de calcul pe scară largă pentru a le analiza.

Centrul Volpe a lucrat cu alte USDOT cercetători de ani de zile pe modele de siguranță rutieră, dar în 2017, au adăugat un nou ingredient la mix: date anonimizate, provenind de la Waze. Colaborarea se datorează programului nostru Waze for Cities , un parteneriat gratuit de partajare a datelor în două direcții, care este susținut de USDOT și de Inițiativa privind datele de siguranță .

Datele Waze pentru orașe includ coliziunile, pericolele, congestia și închiderile de drumuri raportate în fiecare zi de comunitatea Waze. Este actualizat în USDOT Secure Data Commons la fiecare două minute. Acest lucru este, evident, puțin mai rapid decât introducerea datelor raportate de poliție, care, în cel mai bun caz, sunt actualizate la fiecare 24 de ore.

Combinarea intrărilor Waze cu datele pe care le are deja USDOT, cum ar fi accidentele istorice și modelele meteorologice, contribuie la producerea accidentelor predicție mult mai precisă.

Programe pilot din lumea reală

Clădire un model este doar primul pas. Al doilea este găsirea agențiilor publice care pot beneficia de aceasta, ceea ce reprezintă o situație cam Goldilocks: Unii au deja propriile lor analize avansate de date, iar alții nu au infrastructura tehnică pentru a o sprijini.

Deci, atunci când USDOT a făcut echipă cu Tennessee Highway Patrol, a fost o potrivire perfectă. După cum explică Flynn, „Putem face analize predictive destul de interesante cu privire la aceste miliarde de înregistrări ale datelor Waze, dar transformarea în ceva ce poate fi implementat este o provocare continuă, iar cu Tennessee sunt gata. Ei își fac deja propriile analize predictive. ” De fapt, utilizează analiză predictivă din 2014 .

În Tennessee, modelul ajută la identificarea locului și momentului în care soldații de stat ar trebui fi staționat. Adăugarea de date Waze la modelul predictiv de blocare a dus la unele noi perspective promițătoare.

Datele Waze contribuie la scurtarea intervalului previziunilor accidentelor
Nu chiar o minge de cristal, dar ne apropiem de viitorul.

Înainte, Tennessee Highway Patrol a reușit să prezică accidentele pe o rază de 42 de mile pătrate și în patru ore. Acum, este până la un kilometru pătrat și o oră . Practic, este diferența dintre a căuta cheile în toată casa ta și a căuta doar la masa din bucătărie.Aceasta înseamnă că soldații vor avea o imagine mult mai precisă despre locul în care își vor aloca timpul pentru a avea cel mai mare impact asupra siguranței.

Și Tennessee nu este singurul loc care pilotează această inițiativă. În Bellevue, Washington , echipa Volpe a dezvoltat modele pentru a ajuta oficialii orașului să planifice corecțiile rutiere în sprijinul programului lor Vision Zero.

Anterior, singurele date despre accident disponibile pentru oraș erau accidentele raportate de poliție, care sunt adesea accidente mai grave, dar cu datele Waze primesc toate datele privind accidentele, inclusiv parazitele minore care nu erau raportate adesea poliției . Așa cum explică Flynn, aceasta este o combinație puternică: „Vedem un link care, atunci când aveți un număr mare de rapoarte de avarie Waze, poate fi un indiciu al unui aviz de poliție care va fi raportat mai târziu.”

The Volpe Tabloul de bord al Centrului îi ajută pe oficialii Bellevue să identifice ce drumuri și coridoare sunt cele mai periculoase pentru șoferi. În acest fel, pot acorda prioritate îmbunătățirilor carosabilului care vor ajuta la salvarea de vieți.

Lucrând spre drumuri mai sigure pentru toată lumea

Deși acesta este încă un program-pilot, USDOT speră să lanseze Waze pentru orașe mai mult în viitor. Și între timp, USDOT experimentează modalități de a îmbunătăți modelele prin adăugarea și mai multor surse de date. Pentru că nu sunt doar mașini care circulă pe drumurile noastre, ci și bicicliști, scutere și pietoni. Cu mai multe date, aceștia pot înțelege mai bine cum să păstreze în siguranță toți călătorii.

Prezicerea accidentelor nu mai este chestiunea sci-fi, iar inițiative ca aceasta ne ajută să ne apropiem de o lume în care accidentele grave sunt un lucru din trecut.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *