Le Conseil de recherche sur les transports (TRB) a lancé des appels d'offres dans le cadre d'un projet pilote innovant AiRAP visant à exploiter l'intelligence artificielle et le big data pour améliorer l'analyse de la sécurité routière sur les réseaux américains, avec des retombées mondiales attendues.
Le programme de recherche de 30 mois vise à faire progresser l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (AA) dans l'analyse des mégadonnées et des données non conventionnelles afin d'évaluer leur efficacité pour soutenir la prise de décision en matière de systèmes sûrs et de priorités modales ainsi que le suivi des performances en matière de sécurité routière.
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 la justification économique de routes plus sûres et de mesurer les progrès accomplis.
Le codage accéléré et intelligent de ces attributs peut générer des économies importantes et assurer l'échelle et la fréquence de collecte et d'analyse des données nécessaires à un suivi complet des performances au fil du temps.
AiRAP Ce rapport exploite les avancées en matière d'IA, d'apprentissage automatique, de systèmes de vision (route et ciel), de détection et de télémétrie par laser (LiDAR), de télématique et d'autres sources de données afin de fournir des informations essentielles sur la sécurité routière, les performances en cas d'accident, la priorisation des investissements et le classement par étoiles des routes par RAP pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes et les occupants des véhicules.
La recherche permettra d'identifier les sources de données potentielles, d'identifier ou de développer les algorithmes de préparation et d'extraction de données nécessaires à l'analyse de sécurité, et de documenter la couverture, la fréquence de collecte, la granularité, l'accessibilité aux praticiens et le coût de chaque source.
Ces données permettront potentiellement de générer plus fréquemment et à moindre coût, entre autres : des cartes des risques de mortalité et de blessures ; la cartographie des caractéristiques routières ; des systèmes de notation par étoiles et d’autres analyses de sécurité pour les piétons, les cyclistes, les motocyclistes, les services de micromobilité et les occupants des véhicules ; l’identification des données pour les analyses de sécurité et les outils associés ; et l’élaboration de plans de sécurité pouvant servir aux demandes de financement et à la priorisation des investissements sur les réseaux routiers locaux et nationaux.
Le projet pilote permettra d'élaborer des lignes directrices pour la gestion des données dans un format accessible par divers outils, et les résultats pourront être inclus dans des ressources nationales telles que le manuel de sécurité routière de l'AASHTO et d'autres outils soutenant l'analyse de la sécurité fondée sur les données.
Vous trouverez de plus amples informations sur le projet pilote et les exigences. ici et les propositions doivent être soumises au plus tard à 17h00, heure de l'Est des États-Unis, le 13 septembre 2021.
Cette recherche s'appuiera sur les innovations en matière d'IA en cours de développement à l'échelle mondiale pour les programmes d'évaluation routière (PAR) dans d'autres pays.
Pour plus d'informations sur AiRAP, consultez https://irap.org/project/ai-rap/