ИИ научился предсказывать аварии до того, как они произойдут

Учёные из Университета Джонса Хопкинса представили разработку, которая может изменить подход к безопасности на дорогах. Их система SafeTraffic Copilot - это инструмент искусственного интеллекта (ИИ), способный предсказывать дорожно-транспортные происшествия с точностью около 70%. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications и уже привлекло внимание транспортных служб США.

Как ИИ учится понимать аварии

SafeTraffic Copilot — это новое поколение аналитических моделей, сочетающее обработку текста, числовых данных и спутниковых снимков. В основе технологии лежат большие языковые модели (LLM) - такие же, что используются для понимания человеческой речи, но адаптированные под анализ дорожных событий.

ИИ обучили на огромных массивах информации:

• отчётах о ДТП,

• цифровых показателях интенсивности движения,

• погодных данных,

• спутниковых картах местности.

На основе этой информации система выявляет закономерности и предсказывает, где и при каких условиях с наибольшей вероятностью может произойти авария.

"С ИИ мы можем перейти от грубой, совокупной статистики к точному пониманию причин конкретных столкновений", — пояснил автор исследования Хао Ян.

Как работает SafeTraffic Copilot

В отличие от обычных статистических моделей, система не просто считает количество аварий — она оценивает взаимосвязь множества факторов:

• погодные условия (дождь, туман, лед),

• особенности дорожной инфраструктуры,

• поведение водителей,

• временные паттерны (час пик, ночь, выходные),

• состояние покрытия и видимость.

SafeTraffic Copilot способна "объяснить", почему ДТП произошло в конкретном месте: например, сочетание плохого освещения и резкого поворота, усиленное дождём и усталостью водителей.

ИИ также обучается в реальном времени - система анализирует новые данные и уточняет свои прогнозы. Это делает её особенно полезной для городов, где дорожная обстановка меняется ежедневно.

Что показали результаты

Учёные протестировали программу на массивах данных из разных штатов США. Точность прогнозов составила около 70%, что считается высоким показателем для систем, работающих с динамичными и многослойными факторами.

"Количество автомобильных аварий в США продолжает расти, несмотря на контрмеры. Это сложные события, на которые влияет множество факторов — от погоды до поведения водителей", — подчеркнул Ян.

По его словам, применение ИИ позволит снижать аварийность точечно, направляя усилия служб на наиболее опасные участки дорог.

Возможности применения

SafeTraffic Copilot может стать основой для систем умного управления транспортом. Потенциальные сценарии включают:

• автоматическое предупреждение о риске аварии на конкретном участке;

• оптимизацию городского освещения и разметки;

• планирование ремонта и профилактики инфраструктуры;

• интеграцию с навигационными сервисами, чтобы предупреждать водителей о вероятных опасностях.

Также система может использоваться страховыми компаниями и логистическими операторами для оценки рисков и маршрутов.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: анализировать ДТП только по статистике.
Последствие: меры безопасности оказываются неэффективными.
Альтернатива: использование ИИ, который выявляет скрытые закономерности и прогнозирует риски.

Ошибка: реагировать на аварии после их возникновения.
Последствие: потери времени, жизней и ресурсов.
Альтернатива: предиктивный анализ, позволяющий предотвратить инциденты заранее.

Ошибка: игнорировать локальные особенности.
Последствие: универсальные решения не работают в конкретных условиях.
Альтернатива: адаптивная ИИ-модель, обучающаяся на региональных данных.

Преимущества и ограничения

Что дальше

Исследователи планируют расширить проект, подключив реальные транспортные камеры и сенсоры. Это позволит SafeTraffic Copilot работать в режиме почти реального времени, прогнозируя аварийные ситуации до их возникновения.

Если система покажет устойчивые результаты, её могут интегрировать в государственные системы мониторинга движения и "умные города".

"Наша цель — сделать дороги безопаснее, используя не запреты, а прогноз и адаптацию. ИИ может стать надёжным напарником человека за рулём", — подытожил Хао Ян.

Три интересных факта

1. В США ежегодно происходит более 6 миллионов ДТП, и около 40 тысяч из них заканчиваются смертельным исходом.

2. ИИ-модели уже используются в авиации и медицине для анализа ошибок — теперь аналогичный подход внедряется в транспорт.

3. По оценкам экспертов, внедрение подобных систем может сократить количество аварий на 15-20% в течение ближайших лет.

Исторический контекст

1. Первые компьютерные прогнозы аварийности появились в 1980-х годах, но они были ограничены простой статистикой.

2. В 2000-х начали использовать машинное обучение, однако модели не учитывали визуальные данные и контекст.

3. Современные языковые и нейросетевые технологии позволили объединить цифровые, текстовые и спутниковые данные - впервые создав по-настоящему комплексный прогноз.