عدد اليوم
استخدم فريق بحثي من كلية تاندون للهندسة بجامعة نيويورك تقنيات الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي لتحليل لقطات من آلاف كاميرات المرور، بهدف تحديد المواقع التي يُحتمل أن تكون نقاطاً سوداء للحوادث.
وطوّر الباحثون نظاماً يُدعى "SeeUnsafe" يعتمد على نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على فهم الصور والنصوص معاً، ما يسمح برصد التصادمات الطفيفة والحوادث الوشيكة في لقطات المرور، وهي مهمة تستغرق وقتاً هائلاً إذا أُنجزت يدوياً.
← اقرأ أيضاً: الذكاء الاصطناعي يُحدث نقلة نوعية في تحديد المواقع دون "GPS"
تدخل مبكر
عادة تُطبّق تدابير السلامة المرورية بعد وقوع الحوادث، لكن الباحثين يأملون أن يساعد نظام SeeUnsafe، الذي نُشرت تفاصيله في مجلة Accident Analysis & Prevention، وكالات النقل في تحديد التقاطعات الخطرة والتدخل مبكراً قبل وقوع حوادث أكبر.
وقال كآن أوزباي، المؤلف الرئيسي للورقة العلمية: "هناك ألف كاميرا تعمل على مدار الساعة في نيويورك، وتحليل كل هذه اللقطات يدوياً غير ممكن".
ودُرّب النظام على توليد "تقارير سلامة الطرق" التي تصف العوامل المحيطة مثل الطقس وكثافة المرور والحركات المؤدية للحوادث الوشيكة أو التصادمات.
← الذكاء الاصطناعي يقتحم عالم الملاحة البحرية
نتائج واعدة
وفقاً للباحثين، أظهر SeeUnsafe أداءً متفوقاً على النماذج الحالية، إذ صنّف مقاطع الفيديو بدقة 77%، وتمكن من تحديد مستخدمي الطريق المشاركين في الأحداث الحرجة بدقة بلغت 87.5%.
ويؤكد الباحثون أن وكالات النقل يمكنها استخدامه دون أي خبرة في الرؤية الحاسوبية أو الذكاء الاصطناعي.
وقالت تشن فينغ، المؤلفة المشاركة: "الجهات المعنية يمكنها استخدام هذه التقنية دون الحاجة لجمع أو تصنيف بياناتها الخاصة لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تحليل الفيديو".
أمجد الأمين (أبوظبي)
