Le Conseil de recherche sur les transports (TRB) a lancé un appel d'offres dans le cadre d'un projet pilote innovant AiRAP pour tirer parti de l'intelligence artificielle et des mégadonnées afin d'améliorer l'analyse de la sécurité routière dans les réseaux américains, avec un bénéfice mondial attendu.

Le programme de recherche de 30 mois vise à faire progresser l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans l'analyse des mégadonnées et des données non conventionnelles afin d'évaluer leur efficacité à soutenir la prise de décision en matière de système et de priorité modale ainsi que les performances en matière de sécurité routière. suivi.

L'absence de données à faible coût, d'indicateurs de performance en matière de sécurité et d'options d'investissement prioritaires rend difficile pour les agences de comprendre l'analyse de rentabilisation pour des routes plus sûres et de mesurer les progrès.

Le codage accéléré et intelligent de ces attributs peut générer des économies significatives et fournir l'échelle et la fréquence de la collecte et de l'analyse des données pour prendre en charge un suivi complet des performances au fil du temps.

AiRAP capture les progrès de l'IA, du ML, des systèmes de vision (rue et ciel), de la détection et de la télémétrie de la lumière (LiDAR), de la télématique et d'autres sources de données pour fournir des informations essentielles sur la sécurité routière, les performances en cas d'accident, la hiérarchisation des investissements et le classement par étoiles des routes de RAP pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes et les occupants des véhicules.

La recherche identifiera les sources de données potentielles, identifiera ou développera les algorithmes de préparation et d'extraction des données requis pour une utilisation dans l'analyse de la sécurité, et documentera la couverture, la fréquence de collecte, la granularité, l'accessibilité aux praticiens et le coût de chaque source.

Les données permettront de générer, à moindre coût et plus fréquemment, entre autres : des cartes clés de prévision des risques de décès et de blessures ; cartographie des caractéristiques routières ; classement par étoiles et autres analyses de sécurité pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes, les services de micro-mobilité et les occupants des véhicules ; identification des données pour les analyses de sécurité et des outils associés ; et l'élaboration de plans de sécurité pouvant être utilisés pour les demandes de financement et pour hiérarchiser les investissements sur les réseaux routiers locaux et nationaux.

Le pilote développera des conseils pour la gestion des données à l'aide d'un format accessible par divers outils et les résultats peuvent être inclus dans des ressources au niveau national telles que le manuel de sécurité routière AASHTO et d'autres outils qui prennent en charge l'analyse de la sécurité basée sur les données.

De plus amples informations sur le pilote et les exigences peuvent être trouvées ici et les propositions sont dues au plus tard à 17h00, heure de l'Est des États-Unis, le 13 septembre 2021.

Cette recherche s'appuiera sur les innovations en IA en cours de développement à l'échelle mondiale pour les programmes d'évaluation des routes (RAP) dans d'autres pays.

Pour plus d'informations sur AiRAP, visitez https://irap.org/project/ai-rap/