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L’IA prédictive pourrait prévenir les catastrophes liées aux mouvements de foules.
Cette avancée repose sur l’analyse simultanée de deux typesd’informations : la densité de la population dans différentes zones (informations de nœud) et le flux de personnes entre ces zones (informations de bord).
En utilisant une méthode d’apprentissage bi-modal et une technique d’apprentissage contrastive 3D, l’IA peut évaluer non seulement le nombre de personnes présentes, mais aussi le développement des foules dans le temps, améliorant significativement la précision des prévisions de congestion.
La recherche, présentée lors de la 31e conférence ACM SIGKDD, a démontré une amélioration de 76,1 % de la précision prédictive par rapport aux méthodes existantes.
Les données utilisées proviennent de plusieurs villes, dont Séoul et New York, et visent à renforcer la sécurité publique lors d’événements majeurs, à alléger la congestion urbaine et à réduire la propagation de maladies infectieuses.
Le professeur Jae-Gil Lee espère que cette technologie aura un impact social significatif dans la gestion des foules.