การเรียนรู้เชิงลึกช่วยทำนายอุบัติเหตุก่อนมันเกิดขึ้น

ภาพจาก MIT News

ตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ถูกฝึกฝนบนข้อมูลของการเกิดอุบัติเหตุรถยนต์ในอดีต ภาพถ่ายดาวเทียม และแบบรูปของการเคลื่อนที่ของระบบระบุตำแหน่งบนโลก  (global positioning system) หรือ GPS สามารถสร้างแผนที่ความเสี่ยงที่จะเกิดเหตุรถชนที่มีความละเอียดสูงได้   นักวิทยาศาสตร์จาก Massachusetts Institute of Technology และ Qatar Computing Research Institute (QCRI) ได้พัฒนาตัวแบบนี้ ซึ่งให้ผลลัพธ์แผนที่ความเสี่ยงที่สามารถระบุจำนวนที่คาดว่าจะเกิดการชนกันในช่วงเวลาหนึ่งในอนาคต ระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและทำนายการชนกันในอนาคต  แผนที่ประกอบด้วยกริดเซลล์ขนาด 5x5 เมตร ระบุว่าตัวอย่างเช่นถนนที่เป็นทางหลวงมีความเสี่ยงที่จะเกิดอุบัติเหตุจากการจราจรมากกว่าถนนที่อยู่ใกล้เคียงที่ผู้คนในบริเวณนั้นใช้สัญจร ในขณะที่ทางลาดเชื่อมบนทางหลวงมีความเสี่ยงสูงกว่าถนนอื่น  ๆ Amin Sadeghi จาก QCRI กล่าวว่า "ตัวแบบของเราสามารถนำไปปรับใช้ได้จากเมืองหนึ่งไปสู่อีกเมืองหนึ่งได้โดย การรวมเบาะแสหลาย ๆ อย่างจากแหล่งข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: MIT News