כלי בינה מלאכותית חדש נועד לחזות ולמנוע תאונות דרכים

This post is also available in: English (אנגלית)

חוקרים מאוניברסיטת ג'ונס הופקינס פיתחו מערכת בינה מלאכותית חדשה שמטרתה להבין טוב יותר ולחזות תאונות דרכים ברחבי ארצות הברית. הכלי, הנקרא SafeTraffic Copilot, משלב סוגי מידע שונים כדי לזהות דפוסי סיכון מאחורי תאונות, ולתמוך בתכנון מניעתי מצד רשויות התחבורה.

בניגוד למודלים מסורתיים לניתוח תאונות המתבססים על נתונים סטטיסטיים כלליים, המערכת החדשה משתמשת במודלי שפה (LLMs) כדי לעבד ולנתח מידע מורכב מהעולם האמיתי. מידע זה כולל תיאורים מילוליים של אירועים, נתונים מספריים כגון רמות אלכוהול בדם, וכן תצלומי לוויין וצילומים מזירת התאונה – כך לפי TechXplore.

מה שמייחד את SafeTraffic Copilot הוא יכולתו להעריך גורמי סיכון בודדים ומשולבים, כמו תנאי מזג אוויר, נפח תנועה או תכנון הדרך – ולהבין כיצד שילובם משפיע על הסבירות לתאונה. בנוסף, המודל מספק גם אומדן של מידת הביטחון שלו בתחזיות, ומציג למשתמשים את ההסתברות להתאמה בין התחזית לבין המציאות.

המערכת תוכננה להשתפר עם הזמן. ככל שנכנסים אליה יותר נתונים, דיוק התחזיות משתפר, מה שמאפשר לה ללמוד ולהתעדכן באופן רציף. כך, הכלי מתפקד כמערכת תמיכה דינמית עבור מתכנני דרכים ומקבלי החלטות – ולא ככלי ניתוח חד-פעמי. הוא מספק תובנות מעמיקות בנוגע לגורמים השורשיים של תאונות, ומסייע בזיהוי נקודות בהן ניתן להתערב – למשל דרך תכנון מחדש של כבישים או שינויי מדיניות – כדי לצמצם סיכונים.

אחת מהמטרות המרכזיות של הפרויקט היא להבטיח שיישומי בינה מלאכותית מסוג זה יופעלו באופן שקוף ואחראי, במיוחד בסביבות רגישות ובעלות השלכות על בטיחות הציבור. החוקרים מדגישים כי הכלי נועד לסייע ולא להחליף את שיקול הדעת האנושי.

המחקר פורסם בכתב העת Nature Communications, וממשיך לבחון כיצד ניתן לשלב בין בינה מלאכותית למומחיות אנושית בקבלת החלטות מורכבות בתחומי הבריאות והבטיחות.