Sztuczna inteligencja strażnikiem amerykańskich dróg
Stany Zjednoczone stoją w obliczu poważnego wyzwania związanego ze starzejącą się infrastrukturą drogową. Rosnąca liczba ubytków, uszkodzonych barier ochronnych i niewidocznych znaków stanowi realne zagrożenie dla uczestników ruchu. W odpowiedzi na ten problem władze lokalne i stanowe coraz częściej dopatrują się rozwiązania w technologii sztucznej inteligencji, która ma za zadanie monitorować stan dróg i przyspieszać proces decyzyjny w kwestii napraw.
Na Hawajach uruchomiono inicjatywę „Eyes on the Road”, której celem jest dystrybucja tysiąca kamer samochodowych. Urządzenia te, opracowane przez firmę Nextbase, wykorzystują AI do automatycznej inspekcji barierek, znaków drogowych i oznakowań poziomych. System jest zdolny do natychmiastowego odróżniania drobnych usterek od awarii wymagających pilnej interwencji. Richard Browning, dyrektor handlowy Nextbase, podkreśla, że to znacząca zmiana w porównaniu do tradycyjnych metod, gdzie inspekcje odbywały się raz w miesiącu, a planowanie napraw było czasochłonne. Program pilotażowy, wstrzymany wcześniej z powodu pożarów, ma ruszyć w ciągu najbliższych tygodni.
Podobne rozwiązania wdraża San Jose w Kalifornii. Tamtejsze władze testowały kamery zamontowane na zamiatarkach ulicznych, a system osiągnął 97% skuteczności w wykrywaniu ubytków. Obecnie zasięg programu jest rozszerzany na pojazdy kontrolujące parkowanie. Mer miasta, Matt Mahan, zauważa, że pełny potencjał AI zostanie osiągnięty, jeśli miasta zaczną współdzielić dane i obrazy w ramach wspólnej bazy danych. W marcu 2024 roku utworzono GovAI Coalition, platformę dla jednostek rządowych do wymiany doświadczeń i potencjalnie danych, z udziałem m.in. Kalifornii, Kolorado i Teksasu. Mahan podkreśla, że dzięki temu systemy AI mogą rozpoznawać problemy drogowe, które zaobserwowały już wcześniej w innych lokalizacjach, znacznie przyspieszając proces identyfikacji zagrożeń.
Nie wszystkie zastosowania sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie drogowym opierają się wyłącznie na kamerach. Firma Cambridge Mobile Telematics, wykorzystując swój system StreetVision, analizuje dane pochodzące z telefonów komórkowych, aby identyfikować ryzykowne zachowania kierowców. Ryan McMahon, wiceprezes ds. strategii firmy, przytacza przykład sytuacji, w której analiza danych wykazała masowe, gwałtowne hamowania na jednej z dróg w Waszyngtonie. Okazało się, że przyczyną był krzak zasłaniający znak stopu. Takie podejście pozwala na odkrywanie problemów infrastrukturalnych, które na pierwszy rzut oka mogłyby umknąć uwadze.
Teksas, ze swoją rozległą siecią dróg, wdrożył kompleksowy plan wykorzystujący zarówno kamery, jak i dane z telefonów komórkowych kierowców. Przykładem skuteczności jest szybka identyfikacja 250 tysięcy kilometrów pasów drogowych z przestarzałymi znakami, wymagającymi natychmiastowej wymiany. Jim Markham z Departamentu Transportu Teksasu podkreśla, że AI jest „mnożnikiem siły”, pozwalającym na znacznie szybsze i szersze inspekcje niż tradycyjne metody.
Warto zwrócić uwagę na zagrożenia, które technologia AI ma za zadanie eliminować. Na Hawajach urzędnicy transportu są świadomi konsekwencji uszkodzonych barierek ochronnych. Zeszłoroczne porozumienie o wartości 3,9 miliona dolarów, zawarte z rodziną kierowcy, który zginął w wypadku w 2020 roku z powodu uszkodzonej, lecz niezreperowanej barierki, stanowi bolesne przypomnienie o wadze utrzymania infrastruktury w należytym stanie. Wzrost liczby ofiar śmiertelnych wypadków drogowych na Hawajach w 2025 roku, który przekroczył już łączny bilans z 2024 roku, dodatkowo uwypukla pilność wdrażania innowacyjnych rozwiązań.
Eksperci przewidują, że obecne zastosowania AI to dopiero początek. Mark Pittman, CEO Blyncsy, firmy łączącej dane z kamer z oprogramowaniem do mapowania, prognozuje, że w ciągu ośmiu lat niemal każdy nowy pojazd będzie wyposażony w kamerę. Będzie to kluczowe dla zarządzania ruchem i planowania infrastruktury zarówno dla kierowców ludzkich, jak i pojazdów autonomicznych. Władze miast i departamenty transportu muszą już teraz myśleć o tworzeniu infrastruktury, która będzie służyć obu tym grupom, niwelując podziały i przygotowując drogi na przyszłość zdominowaną przez autonomiczne pojazdy.
