研究者は人工知能を使って交通事故を事前に予測する

研究者らは、過去の衝突データ、道路地図、衛星画像、GPS に基づいてディープ モデルをトレーニングし、より安全な道路につながる高解像度の衝突マップを作成しました。今日の世界は、コンクリートやアスファルトの層でつながれた一つの大きな迷路であり、私たちは乗り物で移動することができます。

道路関連の技術は大きく進歩しましたが、道路安全対策はそれに追いついていません。自動車事故につきものの不確実性に対処するため、MIT のコンピューター科学および人工知能研究所 (CSAIL) とカタール人工知能センターの科学者たちは、非常に高解像度の衝突リスクマップを予測するディープラーニング モデルを開発しました。リスク マップは、過去の衝突データ、道路地図、衛星画像、GPS 追跡に基づいて、一定期間にわたる衝突の予想件数を示し、高リスク領域を特定して将来の衝突を予測します。

衝突リスクマップの作成に使用されたデータセットは、ロサンゼルス、ニューヨーク市、シカゴ、ボストンの 7,500 平方キロメートルをカバーしています。 4都市のうち、ロサンゼルスは自動車事故の発生密度が最も高く、最も安全性が低く、次いでニューヨーク、シカゴ、ボストンとなった。

通常、こうしたタイプのリスクマップは、数百メートル程度という非常に低い解像度で撮影されるため、道路がぼやけて重要な詳細が不明瞭になります。しかし、新しい地図は 5 x 5 メートルのグリッド セルに基づいており、解像度が高くなると新たな洞察が得られます。科学者たちは、例えば高速道路は近くの住宅街の道路よりもリスクが高く、高速道路からの合流や出口ランプは他の道路よりもリスクが高いことを発見した。

「あらゆる場所での将来の自動車事故の確率を決定する根本的なリスク分布を、過去のデータなしで把握することで、より安全なルートを見つけ、自動車保険会社が顧客の運転軌跡に基づいてカスタマイズされた保険プランを提供できるようにし、都市計画者がより安全な道路を設計するのを支援し、さらには将来の自動車事故を予測することさえできるようになります」と、MIT CSAILの博士課程の学生であり、この研究に関する新しい論文の主執筆者であるソンタオ・ヘ氏は言う。

交通事故は世界のGDPの約3%の損失をもたらし、子供や若者の主な死亡原因となっています。しかし、全体的に見ると、その発生はまだ比較的まばらであり、このような高解像度で地図を外挿するのは難しい作業となっています。この規模の事故はまばらに発生しており、5×5 のグリッド セル内で事故が発生する年間平均確率は約 1,000 分の 1 です。さらに重要なことは、同じ場所で事故が 2 回発生することはほとんどないということです。これまでの衝突リスクを予測する試みは、主に過去の歴史に基づいており、その地域は近くで衝突事故があった場合にのみ高リスクとみなされていた。

モデルを評価するために、科学者たちは2017年と2018年の衝突データを使用し、2019年と2020年の衝突を予測する際のパフォーマンスをテストしました。高リスクと特定された多くの場所では、過去に事故歴がなかったにもかかわらず、その後数年にわたって事故が発生しました。

チームのアプローチは、より広範囲に網を張り、重要なデータを収集します。このシステムは、交通密度、速度、方向に関する情報を提供する GPS トラック パターンと、車線数、路肩の有無、歩行者の多さなどの道路構造を示す衛星画像を使用して、危険度の高い場所を特定します。学習後は、高リスクエリアに事故記録がない場合でも、交通パターンとトポロジーのみに基づいて高リスクとして識別できます。

モデルを評価するために、科学者たちは2017年と2018年の衝突データを使用し、2019年と2020年の衝突を予測する能力をテストした。高リスクと特定された多くの場所では、事故記録がなかったにもかかわらず、その後数年間に事故が発生しました。

「私たちのモデルは、一見無関係なデータソースからの複数の手がかりを組み合わせることで、ある都市から別の都市へと一般化することができます。私たちのモデルは未知の地域での自動車事故マップを予測できるため、これは汎用人工知能への一歩です」と、カタールコンピューティング研究所（QCRI）の主任科学者で論文の著者であるアミン・サデギ氏は述べた。 「過去の衝突データがない場合でも、このモデルを使用して有用な衝突マップを推測することができ、想像上のシナリオを比較することで都市計画や政策立案に積極的に活用することができます。」

データセットは、ロサンゼルス、ニューヨーク市、シカゴ、ボストンの 7,500 平方キロメートルをカバーしています。 4都市のうち、ロサンゼルスは自動車事故の発生密度が最も高く、最も安全性が低く、次いでニューヨーク、シカゴ、ボストンとなった。

「リスクマップを使って、潜在的に危険度の高い道路区間を特定できれば、事前に行動を起こして旅行のリスクを減らすことができます。WazeやApple Mapsなどのアプリには事故の特徴を示すツールがありますが、私たちは事故が起きる前に先手を打とうとしています」と同氏は語った。