盖世汽车讯人类在道路方面取得了很多成就。例如，随着地图的应用，我们可以使用GPS发射更少的神经元，摄像头也可以发出提醒，以避免摩擦，减少自动驾驶汽车的燃料成本。但是，相应的安全措施并不到位，我们仍然依靠稳定的交通信号和周围的建筑物来实现安全出行。
据国外媒体报道，为了避免碰撞，来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔人工智能中心的科学家开发了一种深度学习模型，该模型可以生成超高分辨率的碰撞风险地图。结合历史碰撞数据、路线图、卫星图像和GPS轨迹，风险图可以预测未来的预期碰撞次数，以识别高风险区域并预测碰撞。
(来源:麻省理工学院)
通常这种风险地图通常分辨率较低，大概几百米左右，所以道路显示非常模糊，容易忽略关键细节。而5×5米网格单元的地图，分辨率超高，清晰度更高。例如，科学家发现高速公路比靠近居民区的道路风险更大，与其他道路相比，高速公路入口匝道衔接和出口的风险也更高。
麻省理工学院CSAIL的博士生宋涛(Songtao He)说:“通过捕捉所有区域未来碰撞概率的潜在风险分布，我们可以在没有任何历史数据的情况下找到更安全的路线，使汽车保险公司可以根据客户的驾驶轨迹定制保险计划，帮助城市规划者设计更安全的道路，甚至预测未来的碰撞。"
研究团队通过部署更广泛的网络来获取关键数据，并使用GPS轨迹模式来识别高危位置，提供关于密度、速度和交通方向的信息，以及描述道路结构的卫星图像，如车道数量、是否有路肩或大量行人。那么，即使高风险区域没有碰撞事故记录，这种方法仍然可以仅根据其交通方式和拓扑结构将其识别为高风险区域。
为了评估该模型，科学家们使用了2017年和2018年的坠机数据，并进行了测试，以预测2019年和2020年的坠机事件。很多地点即使没有事故记录也被标记为高风险区域，然后这些区域确实发生了撞车事故。
卡塔尔计算研究所(QCRI)的首席科学家、这篇论文的作者阿明·萨德吉说:“通过结合来自看似不相关的数据源的多个线索，我们的模型可以从一个城市扩展到另一个城市。这是迈向通用人工智能的一步，因为我们的模型可以预测未知区域的碰撞地图。即使没有历史碰撞数据，该模型也可用于推断有用的碰撞图，并可通过比较虚拟场景用于城市规划和政策制定。”
这个数据集覆盖了从洛杉矶、纽约市、芝加哥到波士顿大约7500平方公里的区域。在这四个城市中，洛杉矶是最不安全的，因为它的碰撞密度最高，其次是纽约市、芝加哥和波士顿。
他说:“如果人们可以使用风险地图来识别潜在的高风险路段，他们就可以提前采取措施来降低出行风险。虽然Waze和苹果地图等应用有事件功能工具，但我们致力于为碰撞做准备。”盖世汽车讯人类在道路方面取得了很多成就。例如，随着地图的应用，我们可以使用GPS发射更少的神经元，摄像头也可以发出提醒，以避免摩擦，减少自动驾驶汽车的燃料成本。但是，相应的安全措施并不到位，我们仍然依靠稳定的交通信号和周围的建筑物来实现安全出行。
据国外媒体报道，为了避免碰撞，来自麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔人工智能中心的科学家开发了一种深度学习模型，该模型可以生成超高分辨率的碰撞风险地图。结合历史碰撞数据、路线图、卫星图像和GPS轨迹，风险图可以预测未来的预期碰撞次数，以识别高风险区域并预测碰撞。
(来源:麻省理工学院……技术)
通常这种风险地图通常分辨率较低，大概几百米左右，所以道路显示非常模糊，容易忽略关键细节。而5×5米网格单元的地图，分辨率超高，清晰度更高。例如，科学家发现高速公路比靠近居民区的道路风险更大，与其他道路相比，高速公路入口匝道衔接和出口的风险也更高。
麻省理工学院CSAIL的博士生宋涛(Songtao He)说:“通过捕捉所有区域未来碰撞概率的潜在风险分布，我们可以在没有任何历史数据的情况下找到更安全的路线，使汽车保险公司可以根据客户的驾驶轨迹定制保险计划，帮助城市规划者设计更安全的道路，甚至预测未来的碰撞。"
研究团队通过部署更广泛的网络来获取关键数据，并使用GPS轨迹模式来识别高危位置，提供关于密度、速度和交通方向的信息，以及描述道路结构的卫星图像，如车道数量、是否有路肩或大量行人。那么，即使高风险区域没有碰撞事故记录，这种方法仍然可以仅根据其交通方式和拓扑结构将其识别为高风险区域。
为了评估该模型，科学家们使用了2017年和2018年的坠机数据，并进行了测试，以预测2019年和2020年的坠机事件。很多地点即使没有事故记录也被标记为高风险区域，然后这些区域确实发生了撞车事故。
卡塔尔计算研究所(QCRI)的首席科学家、这篇论文的作者阿明·萨德吉说:“通过结合来自看似不相关的数据源的多个线索，我们的模型可以从一个城市扩展到另一个城市。这是迈向通用人工智能的一步，因为我们的模型可以预测未知区域的碰撞地图。即使没有历史碰撞数据，该模型也可用于推断有用的碰撞图，并可通过比较虚拟场景用于城市规划和政策制定。”
这个数据集覆盖了从洛杉矶、纽约市、芝加哥到波士顿大约7500平方公里的区域。在这四个城市中，洛杉矶是最不安全的，因为它的碰撞密度最高，其次是纽约市、芝加哥和波士顿。
他说:“如果人们可以使用风险地图来识别潜在的高风险路段，他们就可以提前采取措施来降低出行风险。虽然Waze和苹果地图等应用有事件功能工具，但我们致力于为碰撞做准备。”
标签：发现
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