هوش مصنوعی به کمک کاهش تصادفات جاده‌ای می‌آید

به گزارش سیلاد از ایسنا، دکتر «کوین نگوین»(Quynh Nguyen) متخصص همه‌گیرشناسی و آمار در دانشکده بهداشت عمومی دانشگاه مریلند، در این پژوهش از فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی عناصر محیطی مهم و موثر بر تصادفات خودرو، دوچرخه و عابران پیاده استفاده کرده است.

نگوین که در کار خود از فناوری‌ها و منابع کلان داده برای رسیدگی به نابرابری‌های سلامتی استفاده می‌کند، گفت: تصادفات رانندگی، علت اصلی مرگ جوانان بین پنج تا ۲۹ سال هستند. بنابراین، بسیار مهم است که بدانیم چگونه محیط فیزیکی می‌تواند برخوردهای مرگبار را افزایش یا کاهش دهد و کدام جوامع بیشتر تحت تأثیر این موضوع قرار دارند.

نگوین و همکارانش از پلتفرم هوش مصنوعی گوگل استریت ویو استفاده کردند که نماهای ۳۶۰ درجه را از خیابان‌های سراسر جهان ارائه می‌کند و آن را برای تعیین رابطه بین تصادفات خودرو و مکان‌های رخ دادن تصادفات به کار بردند. آنها با استفاده از نقشه‌برداری مجازی، ویژگی‌های خاص جاده‌ها مانند چراغ‌های راهنما یا فضای سبز را در مقیاس سراسری بررسی کردند.

نگوین گفت: از آنجا که ما می‌توانستیم حجم زیادی از داده‌های گوگل استریت ویو را از سراسر کشور استخراج کنیم، نتایج دقیقی را به دست آوردیم که نشان می‌دهند عناصر ساخت بر تصادفات خودرو تأثیر می‌گذارند. واضح است که مکان‌های دارای فضای سبز، چراغ‌های راهنما، جاده‌های تک‌خطی و پیاده‌روهای بیشتر، با میزان کمتری از تصادفات رانندگی مرگبار همراه بودند.

پیاده‌روها بیشترین تاثیر را در کاهش تصادفات داشتند. مکان‌هایی که پیاده‌روهای بیشتری دارند، ۷۰ درصد تصادفات رانندگی کمتری داشته‌اند و تصادفات در مکان‌های دارای جاده تک‌خطی که اغلب در مناطق روستایی یافت می‌شوند، ۵۰ درصد کمتر است.

چراغ‌های راهنما و علائم ایست، ایمنی بیشتری را برای عابران پیاده و دوچرخه‌سواران فراهم می‌کنند و با تصادفات رانندگی کمتری در هر دو گروه مرتبط هستند. برعکس، مناطق دارای جاده‌سازی، تصادفات و اثرات نامطلوب بیشتری را به همراه دارند.

«شیائوهه یو»(Xiaohe Yue) تحلیلگر داده در دانشکده بهداشت عمومی دانشگاه مریلند و از پژوهشگران این پروژه گفت: بسیاری از مسائل سلامت عمومی که جوامع با آنها روبه‌رو می‌شوند، اغلب قابل حل هستند. فناوری‌های نوظهور و دسترسی به منابع داده گسترده، در یافتن راه‌حل‌هایی برای برخی از مشکلات سلامت عمومی که مردم را آزار می‌دهند، سودمند بوده‌اند.

پژوهشگران امیدوارند که این یافته‌ها با ارائه گزینه‌های عملی اثبات‌شده به منظور بهبود ایمنی جاده‌ برای رانندگان، عابران پیاده و دوچرخه‌سواران، آگاهی تصمیم‌گیرندگان را درباره سیاست‌های حمل‌ونقل و زیرساخت‌ها افزایش دهد.

«هران مانه»(Heran Mane) تحلیلگر داده و از پژوهشگران این پروژه گفت: ما امیدواریم که پژوهش ما باعث شود تا برنامه‌ریزان شهری و توسعه‌دهندگان، محیط در حال ساخت را با دقت بیشتری زیر نظر بگیرند و خیابان‌ها و جوامع ایمن‌تری را طراحی کنند.

از نظر نگوین، یک مسیر پژوهشی کاملا جدید در حال ظهور است. وی افزود: ما شاهد افزایش استفاده از علم داده و هوش مصنوعی برای پژوهش‌های بزرگ‌تر و کارآمدتر مانند این پژوهش هستیم. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه می‌توانیم از هوش مصنوعی برای بهبود سلامت عمومی استفاده کنیم. ما می‌دانیم که پژوهش‌های بیشتری در راه هستند.

این پژوهش در مجله «Injury Prevention» به چاپ رسید.