از پیش‌بینی تا پیشگیری با «AI»

گروه فناوری- امروزه تصادفات جاده‌ای به یکی از معضلات پیچیده و چندوجهی جوامع تبدیل شده است که سالانه جان میلیون‌ها نفر را می‌گیرد و خسارات مالی و روانی سنگینی به همراه دارد. براساس گزارش سازمان بهداشت جهانی، سالانه حدود 35/‏‏1میلیون نفر در سراسر جهان در اثر تصادفات جاده‌ای جان خود را از دست می‌دهند و میلیون‌ها نفر دیگر نیز دچار آسیب‌های جسمی و روحی می‌شوند. این آمار تکان‌دهنده، اهمیت توجه به پیشگیری و استفاده از فناوری‌های نوین برای کاهش این سوانح را بیش از پیش آشکار می‌کند. یکی از راهکارهای موثر در این زمینه، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوشمند، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI) است که می‌تواند به پیش‌بینی و پیشگیری از وقوع تصادفات کمک کند. تصادفات جاده‌ای به دلیل ماهیت چندوجهی خود، تحت تاثیر عوامل مختلفی رخ می‌دهند که می‌توان آنها را به سه دسته کلی عامل انسانی، عامل محیطی و عامل فنی تقسیم کرد.
عامل انسانی، یکی از مهم‌ترین دلایل بروز تصادفات است که شامل بی‌احتیاطی رانندگان، سرعت غیرمجاز، استفاده از تلفن همراه حین رانندگی و خستگی می‌شود. از سوی دیگر، عوامل محیطی نظیر شرایط نامساعد جاده، بارندگی شدید، مه یا یخ‌زدگی نیز می‌توانند احتمال وقوع حادثه را افزایش دهند. در نهایت، نقص‌های فنی خودرو از جمله خرابی ترمز، لاستیک‌های فرسوده یا مشکلات فنی موتور نیز نقشی قابل ‌توجه در این سوانح دارند. تداخل این عوامل باعث می‌شود که مدیریت و پیشگیری از تصادفات به راهکارهایی جامع و هوشمند نیاز داشته باشد. در گذشته، رویکرد سنتی مدیریت تصادفات بیشتر به واکنش بعد از وقوع حادثه متمرکز بود، مانند رسیدگی به مجروحان یا ترمیم خسارت‌ها اما در سال‌های اخیر، توجه به پیشگیری از تصادفات به یک اولویت اساسی تبدیل شده است. پیشگیری، نه‌تنها موجب حفظ جان انسان‌ها می‌شود، بلکه هزینه‌های اقتصادی ناشی از درمان مصدومان، خسارت‌های مادی و استرس‌های اجتماعی را نیز به میزان قابل‌ توجهی کاهش می‌دهد. در این میان، هوش مصنوعی به ‌عنوان یکی از فناوری‌های پیشرفته، توانایی آن را دارد که با تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی خطرات و ارائه راهکارهای هوشمند، نقشی کلیدی در کاهش تصادفات ایفا کند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کلان، می‌تواند روندها و الگوهای خطرآفرین را شناسایی کرده و وقوع تصادفات را پیش‌بینی کند. به‌ عنوان مثال، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های ترافیکی، شرایط آب‌وهوا و رفتار رانندگان، می‌توانند نقاط حادثه‌خیز را شناسایی کنند و به مسوولان مربوطه هشدار دهند تا اقدامات پیشگیرانه صورت گیرد.
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این حوزه، سیستم‌های کمک‌راننده پیشرفته (ADAS) است. این سیستم‌ها شامل فناوری‌هایی مانند ترمز خودکار اضطراری (AEB)، هشدار خروج از خط (LDW) و کروز کنترل تطبیقی هستند که به رانندگان کمک می‌کنند از تصادفات احتمالی جلوگیری کنند. این فناوری‌ها با استفاده از حسگرها، دوربین‌ها و الگوریتم‌های پیچیده هوش مصنوعی، محیط اطراف خودرو را در لحظه تحلیل کرده و واکنش‌های لازم را به ‌صورت آنی انجام می‌دهند. یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در کاهش تصادفات، تحلیل داده‌های کلان (Big Data) است. این فناوری با جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات مرتبط با ترافیک، جاده‌ها و رفتار رانندگان، به مقامات راهنمایی و رانندگی کمک می‌کند تا مسیرهای پرتردد و پرخطر را شناسایی کرده و تدابیر لازم را برای کاهش حوادث در این مناطق به کار گیرند. به ‌عنوان مثال، با استفاده از داده‌های زنده و پردازش آنها توسط هوش مصنوعی، می‌توان مسیرهای جایگزین را برای جلوگیری از ترافیک سنگین و خطر تصادف پیشنهاد داد. خودروهای خودران نیز به ‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی، گام بزرگی در راستای کاهش تصادفات برداشته‌اند. این خودروها با استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و حسگرهای متعدد، قادر به شناسایی موانع، تشخیص علائم راهنمایی ‌و رانندگی و پیش‌بینی رفتار سایر خودروها هستند.
خودروهای خودران با حذف خطای انسانی که یکی از مهم‌ترین عوامل تصادفات محسوب می‌شود، می‌توانند ایمنی جاده‌ها را به میزان چشمگیری افزایش دهند. شرکت‌هایی مانند «تسلا»، «گوگل» و «مرسدس بنز»، سرمایه‌گذاری‌های گسترده‌ای در این زمینه انجام داده‌اند و به دنبال بهبود سیستم‌های خودران خود هستند تا میزان سوانح را کاهش دهند. علاوه بر این، سیستم‌های هوشمند کنترل ترافیک نیز نقشی مهم در پیشگیری از تصادفات ایفا می‌کنند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های زنده، قادر به مدیریت بهینه چراغ‌های راهنمایی، پیش‌بینی تراکم ترافیک و جلوگیری از ایجاد گره‌های ترافیکی هستند. برای مثال، یک سیستم کنترل ترافیک مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند با تنظیم زمان‌بندی چراغ‌های راهنمایی، مانع از ازدحام وسایل نقلیه در تقاطع‌های پرخطر شود و احتمال بروز تصادف را کاهش دهد.
با وجود تمامی این مزایا، پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی در ایمنی جاده‌ها با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از مهم‌ترین موانع، هزینه بالای توسعه و اجرای این فناوری‌هاست که ممکن است در برخی کشورها، به‌ویژه کشورهای در حال ‌توسعه، مانع گسترش سریع آن شود. علاوه بر این، کمبود زیرساخت‌های لازم، ازجمله اینترنت پایدار و جاده‌های هوشمند، می‌تواند استفاده موثر از این فناوری‌ها را محدود کند. مسائل حقوقی نیز یکی دیگر از چالش‌های موجود است، به ‌عنوان مثال در صورت بروز تصادف با یک خودروی خودران، تعیین مسوولیت حقوقی همچنان یک موضوع پیچیده و بحث‌برانگیز محسوب می‌شود. برای غلبه بر این چالش‌ها و بهره‌برداری حداکثری از هوش مصنوعی در کاهش تصادفات، پیشنهاد می‌شود دولت‌ها و نهادهای مرتبط سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های هوشمند حمل‌ونقل را افزایش دهند. حمایت از شرکت‌های دانش‌بنیان و استارتاپ‌ها برای توسعه سیستم‌های ایمنی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند نوآوری‌های بیشتری را به همراه داشته باشد. علاوه بر این، آموزش رانندگان درخصوص استفاده از فناوری‌های جدید و افزایش آگاهی عمومی درباره نقش هوش مصنوعی در ایمنی جاده‌ها نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.
در پایان، هوش مصنوعی به‌ عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، قابلیت پیش‌بینی، تحلیل و پیشگیری از تصادفات جاده‌ای را دارد. سرمایه‌گذاری در حوزه پیشگیری، به‌ویژه با تکیه بر فناوری‌های نوین، می‌تواند به کاهش چشمگیر سوانح رانندگی منجر شود. برای تحقق این هدف، لازم است دولت‌ها، شرکت‌های فناوری و نهادهای اجرایی به‌صورت هماهنگ عمل کنند و بستری مناسب برای به‌کارگیری هوش مصنوعی در سیستم‌های حمل‌ونقل فراهم آورند. آینده جاده‌های ایمن‌تر، در گرو ترکیب دانش، فناوری و تعهد همگانی به ایمنی است.