De Transportonderzoeksraad (TRB) heeft opgeroepen tot aanbestedingen voor een innovatieve AiRAP-pilot om kunstmatige intelligentie en big data in te zetten om de verkeersveiligheidsanalyses in Amerikaanse netwerken te verbeteren, met verwacht mondiaal voordeel.

Het 30 maanden durende onderzoeksprogramma heeft tot doel het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) te bevorderen bij het analyseren van big data en onconventionele data om de effectiviteit ervan te beoordelen ter ondersteuning van veilige systeem- en modale prioriteitsbesluitvorming, evenals verkeersveiligheidsprestaties. volgen.

Het ontbreken van goedkope gegevens, veiligheidsprestatiegegevens en geprioriteerde investeringsopties maakt het moeilijk voor instanties om de business case voor veiligere wegen te begrijpen en de voortgang te meten.

De versnelde en intelligente codering van deze attributen kan aanzienlijke besparingen opleveren en de schaal en frequentie van gegevensverzameling en -analyse opleveren ter ondersteuning van uitgebreide prestatieregistratie in de loop van de tijd.

AiRAP legt de vooruitgang vast op het gebied van AI, ML, vision-systemen (straat en lucht), lichtdetectie en bereik (LiDAR), telematica en andere gegevensbronnen om cruciale informatie te leveren over verkeersveiligheid, crashprestaties, investeringsprioritering en RAP's sterrenwaardering van wegen voor voetgangers, fietsers, motorrijders en inzittenden van voertuigen.

Het onderzoek zal potentiële gegevensbronnen identificeren, de vereiste algoritmen voor gegevensvoorbereiding en -extractie identificeren of ontwikkelen voor gebruik bij veiligheidsanalyses, en de dekking van elke bron, de frequentie van verzameling, granulariteit, toegankelijkheid voor praktijkmensen en kosten documenteren.

De gegevens zullen de mogelijkheid bieden om tegen lagere kosten en frequenter te genereren van onder meer: belangrijke risicokaarten voor het voorspellen van dodelijke ongevallen en verwondingen; het in kaart brengen van wegkenmerken; sterbeoordelingen en andere veiligheidsanalyses voor voetgangers, fietsers, motorrijders, micromobiliteitsdiensten en inzittenden van voertuigen; identificatie van gegevens voor veiligheidsanalyses en bijbehorende hulpmiddelen; en de ontwikkeling van veiligheidsplannen die kunnen worden gebruikt voor het financieren van inzendingen en bij het prioriteren van investeringen op het lokale en provinciale wegennetwerk.

De pilot zal richtlijnen ontwikkelen voor het beheren van gegevens met behulp van een formaat dat toegankelijk is voor verschillende tools. De resultaten kunnen worden opgenomen in bronnen op nationaal niveau, zoals de AASHTO Highway Safety Manual en andere tools die datagestuurde veiligheidsanalyses ondersteunen.

Meer informatie over de pilot en de vereisten kunt u vinden hier en voorstellen moeten uiterlijk om 17.00 uur US Eastern Time op 13 september 2021 worden ingediend.

Dit onderzoek zal voortbouwen op de AI-innovaties die wereldwijd worden ontwikkeld voor Road Assessment Programs (RAP) in andere landen.

Voor meer informatie over AiRAP, bezoek https://irap.org/project/ai-rap/