2018年のEsri DevSummit in Palm Springsで、Omar Maherは人工知能（AI）を使った事故確率の予測方法をデモンストレーションしました<\/A>。Applications Prototype Lab (APL)は、ドライバーが事故多発地域を回避し、利用可能な最も安全なルートを提案するiOSアプリケーションを開発しました。最も安全なルートとは、事故発生確率が最も低いルートです。<\/P><\/P>目的地まで、最速で最短かつ最も安全な経路で運転できると想像してください。その経路は潜在的な事故が起こらないことがわかっており、その月に事故調査の対象になることもありません。<\/P>親はティーンエイジャーのドライバーのために、一般的な問題や潜在的に危険な道路ネットワーク上の場所を避けるために最も安全なルートを選択できます。<\/P><\/P>このデモはAIの予測結果自体を計算するものではなく、Azureで7年間の過去データを用いて勾配ブースティングアルゴリズムで計算された確率予測を利用しています。デモは事故確率を入力として考慮するルーティングエンジンを示し、高い事故確率の地域を回避するルートを生成しようとします。<\/P>将来的には、予測はリアルタイムの入力を用いて確率予測を行う予定です。<\/P><\/P>以下のスクリーンショットは2つの異なる確率入力による比較です。最初の画像は約38%の選択された事故確率に対するルーティング情報を示しています。<\/P><\/P><\/P><\/P>事故発生確率を約23%に減らすと、時間と距離が長くなるルートになります。<\/P><\/P><\/P><\/P>こちらは事故確率を下げることでより安全なルートが返される様子を示すビデオです:<\/P><\/P>https:\/\/players.brightcove.net\/6161463677001\/default_default\/index.html?videoId=6162690656001
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目的地まで、最速で最短かつ最も安全な経路で運転できると想像してください。その経路は潜在的な事故が起こらないことがわかっており、その月に事故調査の対象になることもありません。<\/P>
親はティーンエイジャーのドライバーのために、一般的な問題や潜在的に危険な道路ネットワーク上の場所を避けるために最も安全なルートを選択できます。<\/P>
このデモはAIの予測結果自体を計算するものではなく、Azureで7年間の過去データを用いて勾配ブースティングアルゴリズムで計算された確率予測を利用しています。デモは事故確率を入力として考慮するルーティングエンジンを示し、高い事故確率の地域を回避するルートを生成しようとします。<\/P>
将来的には、予測はリアルタイムの入力を用いて確率予測を行う予定です。<\/P>
以下のスクリーンショットは2つの異なる確率入力による比較です。最初の画像は約38%の選択された事故確率に対するルーティング情報を示しています。<\/P>
事故発生確率を約23%に減らすと、時間と距離が長くなるルートになります。<\/P>
こちらは事故確率を下げることでより安全なルートが返される様子を示すビデオです:<\/P>
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