De Raad voor Transportonderzoek (TRB) heeft een aanbesteding uitgeschreven voor een innovatieve AiRAP-pilot om kunstmatige intelligentie en big data in te zetten voor het verbeteren van de verkeersveiligheidsanalyse op Amerikaanse wegennetwerken, met naar verwachting wereldwijde voordelen.
Het 30 maanden durende onderzoeksprogramma heeft als doel het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) te bevorderen bij de analyse van big data en onconventionele data, om de effectiviteit ervan te beoordelen ter ondersteuning van veilige systeem- en modaliteitsprioriteitsbesluitvorming, alsook het monitoren van de verkeersveiligheidsprestaties.
Het ontbreken van goedkope gegevens, prestatiemaatstaven voor veiligheid en prioritaire investeringsmogelijkheden maakt het voor instanties moeilijk om de zakelijke argumenten voor veiligere wegen te begrijpen en de vooruitgang te meten.
Het versneld en intelligent coderen van deze kenmerken kan aanzienlijke kostenbesparingen opleveren en de schaal en frequentie van gegevensverzameling en -analyse mogelijk maken die nodig zijn voor een uitgebreide prestatiebewaking over tijd.
AiRAP Het systeem benut de vooruitgang op het gebied van AI, machine learning, camerasystemen (straat en lucht), LiDAR (Light Detection and Ranging), telematica en andere databronnen om cruciale informatie te leveren over verkeersveiligheid, ongevalscijfers, investeringsprioriteiten en de RAP-sterrenclassificatie van wegen voor voetgangers, fietsers, motorrijders en inzittenden van voertuigen.
Het onderzoek zal potentiële gegevensbronnen identificeren, de benodigde algoritmen voor gegevensvoorbereiding en -extractie voor gebruik in veiligheidsanalyses identificeren of ontwikkelen, en de dekking, frequentie van verzameling, granulariteit, toegankelijkheid voor professionals en kosten van elke bron documenteren.
De gegevens zullen de mogelijkheid bieden om tegen lagere kosten en met een hogere frequentie onder andere de volgende zaken te genereren: belangrijke risicokaarten voor dodelijke slachtoffers en gewonden; kaarten van wegkenmerken; sterrenbeoordelingen en andere veiligheidsanalyses voor voetgangers, fietsers, motorrijders, micromobiliteitsdiensten en inzittenden van voertuigen; identificatie van gegevens voor veiligheidsanalyses en bijbehorende instrumenten; en de ontwikkeling van veiligheidsplannen die kunnen worden gebruikt voor subsidieaanvragen en bij het prioriteren van investeringen in de lokale en regionale wegennetwerken.
Het pilotproject zal richtlijnen ontwikkelen voor het beheren van gegevens in een formaat dat toegankelijk is voor diverse tools. De resultaten kunnen worden opgenomen in nationale bronnen zoals het AASHTO Highway Safety Manual en andere tools die datagestuurde veiligheidsanalyses ondersteunen.
Meer informatie over de pilot en de vereisten is te vinden op [link]. hier Voorstellen moeten uiterlijk op 13 september 2021 om 17:00 uur Amerikaanse Oostkusttijd worden ingediend.
Dit onderzoek bouwt voort op de AI-innovaties die wereldwijd worden ontwikkeld voor weginspectieprogramma's (Road Assessment Programmes, RAP) in andere landen.
Voor meer informatie over AiRAP, ga naar https://irap.org/project/ai-rap/