¿Qué es AiRAP?

Los datos se consideran cada vez más críticos para abordar la crisis mundial de seguridad vial. El Segundo Decenio de Acción de las Naciones Unidas tiene como objetivo reducir a la mitad los accidentes de tráfico mortales y con heridos graves para 2030. Para que esto suceda, las herramientas y los métodos utilizados para evaluar y abordar las carreteras de alto riesgo deben integrarse en todos los aspectos de la planificación, el diseño y la gestión de una red vial. inversión, construcción, gestión y mantenimiento.

La iniciativa AiRAP fue concebida por iRAP en 2019 para ayudar a mejorar el acceso y la aplicación de fuentes de datos existentes y emergentes a nivel mundial, incluidos los avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático, sistemas de visión, LIDAR, telemática y otras fuentes de datos. AiRAP significa la captura "acelerada e inteligente" de datos relacionados con la seguridad vial utilizando métodos automáticos, repetibles y escalables para respaldar la evaluación de la seguridad vial, el mapeo de riesgos de accidentes y la priorización de inversiones para todos los usuarios de la carretera.

 La nueva acreditación AiRAP de iRAP garantiza que estos datos cumplan con el estándar global común de iRAP, que ya se está utilizando a nivel mundial para registrar las características de las carreteras que afectan la seguridad vial para optimizar y comparar el rendimiento.

¿Cómo me convierto en proveedor de datos AiRAP?

iRAP ha establecido una nueva acreditación AiRAP para la conversión de datos fuente en datos de atributos iRAP. El proceso de acreditación de AiRAP garantizará que los proveedores de datos produzcan datos de acuerdo con el formato estándar global de iRAP, independientemente de la fuente de los datos.

El proceso de acreditación elimina la necesidad de procesamiento y almacenamiento de datos complejos para el consumidor de datos. También proporciona una comprensión de la confiabilidad de los datos para diferentes regiones geográficas, tipos de áreas y tipos de caminos, así como cuándo y cómo se deben usar los datos. El proceso es flexible y admite datos derivados de diferentes tipos de datos de origen, así como diferentes métodos de recopilación y procesamiento.

AiRAP noticias:

Proyectos I+D AiRAP

AiRAP se está probando como parte de una serie de proyectos de investigación e innovación a nivel mundial.

los Aprovechar la inteligencia artificial y los macrodatos para mejorar el análisis de seguridad El proyecto de investigación investigará el uso de inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático (ML) y Big Data (BD) para mejorar la visibilidad de las condiciones de la red existente con un enfoque en las características de la carretera y la exposición que influyen en la seguridad de todos los usuarios de la carretera en todo el red de carreteras.

los AiRAP Automatización para la seguridad vial australiana El proyecto está financiado por iMOVE CRC y respaldado por el programa Cooperative Research Centers, una iniciativa del gobierno australiano. El proyecto proporcionará 20 000 kilómetros de datos de atributos de carreteras para la red de carreteras estatales de Nueva Gales del Sur utilizando los datos MN-R de TomTom, además de probar técnicas de extracción de características y aprendizaje automático para datos LiDAR.

los AI&Me empoderando a los jóvenes para caminos más seguros El proyecto está financiado por la Fundación Botnar y respaldado por la Fundación FIA. El proyecto utiliza macrodatos e inteligencia artificial para mapear el riesgo de peatones en alrededor de 1000 escuelas en Vietnam y desarrollar una aplicación para conectar voces jóvenes con tomadores de decisiones para caminos más seguros.

los Observatorios regionales de seguridad vial (RRSO) Recopilación de datos de seguridad vial en LMIC proyecto es financiado por el Banco Mundial. El proyecto probó el uso de datos satelitales, entre otros, para mapear dónde ocurren 75% de viaje en dos países, Kenia y Etiopía, y probó la detección de velocidad, flujo y otras características físicas de la carretera para medir y monitorear el desempeño clave de la seguridad vial. indicadores (KPI).

En sociedad iRAP, el BID ha desarrollado VíaSegura, una iniciativa digital para evaluar la seguridad de las infraestructuras viarias. La herramienta se enfoca en evaluar un conjunto de variables utilizadas en la metodología Star Rating.

A principios de 2021, más de 30 ingenieros de aprendizaje automático, expertos en la materia y mentores colaboraron como parte de un Desafío Omdena para trabajar hacia la visión de iRAP de “un mundo libre de carreteras de alto riesgo. El proyecto, titulado Uso de redes neuronales convolucionales para mejorar la seguridad vial y salvar vidas, creó soluciones basadas en inteligencia artificial para aumentar la seguridad vial mediante el mapeo del riesgo de accidentes en las carreteras.

El proyecto financiado por la Comisión Europea CEF SLAIN (Salvando vidas evaluando y mejorando la seguridad de la red vial RTE-T) tiene como objetivo ampliar las habilidades y la base de conocimientos de los socios para realizar una evaluación de carreteras en toda la red. Los entregables 7.3 y 7.4 se relacionan con la metodología y la mejora de la codificación automática de atributos viales para evaluaciones de toda la red.