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Un modèle d’IA peut aider les ingénieurs de la circulation à anticiper les futurs lieux d’accidents potentiels.
Des chercheurs de l’Université Johns Hopkins ont mis au point un outil d’intelligence artificielle, baptisé SafeTraffic Copilot, capable d’analyser et de prédire les facteurs de risque liés aux accidents de voiture aux États-Unis.
Cet outil, publié dans la revue Nature Communications, vise à fournir des analyses précises pour réduire les accidents, malgré l’augmentation persistante des incidents sur les routes, influencés par divers facteurs tels que la météo et le comportement des conducteurs.
SafeTraffic Copilot utilise des modèles de langage avancés pour traiter divers types de données, y compris textes, chiffres et images satellites.
Il apprend en continu, améliorant ses prédictions avec le temps et quantifiant la fiabilité des résultats pour mieux éclairer les décisions des politiques et des infrastructures.
Les chercheurs souhaitent que cet outil serve de copilote dans le processus décisionnel, facilitant la collaboration entre l’intelligence artificielle et les humains pour des interventions de sécurité routière plus efficaces.