Forschende haben ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das Verkehrsmuster vorhersagen und Karten produzieren kann, auf denen potenzielle Unfallstellen sichtbar werden. Die Daten für die Vorhersage stammen aus Strassenkarten, Satellitenbildern und GPS-Trackern. Das Modell soll auch die Anzahl der Unfälle über einen bestimmten Zeitraum prognostizieren können. Die Risikokarte sei auf Zellen von 5 mal 5 Meter genau, heisst es in einem Paper der Wissenschaftler.

In das Projekt flossen Daten aus den Städten Los Angeles, New York City, Chicago und Boston ein. "Unser Modell kann von einer Stadt zur anderen verallgemeinern, indem es mehrere Hinweise aus scheinbar unzusammenhängenden Datenquellen kombiniert", erklärte Amin Sadeghi, Mitautor der Studie, gegenüber dem Magazin 'Cities Today'.

Zu den Unfallfaktoren zählen die Forschenden: Dichte, Geschwindigkeit und Richtung des Verkehrs, die Strassenstrukturen wie etwa die Anzahl der Fahrspuren oder Seitenstreifen und die Anzahl an Fussgängern. Ein Gebiet kann unter diesen Aspekten auch als Hochrisikogebiet erfasst werden, wenn es dort bislang keine Unfälle gab.

Das KI-Modell wurde von Forschern des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) und des Qatar Center for Artificial Intelligence entwickelt. In ihrem Paper (PDF) beschreiben sie die Grundlagen und ihre Ziele. Sie erhoffen sich, dass auf ihrem Modell Prognosetools und Applikationen entwickelt werden können, um Unfälle zu reduzieren und sicherere Strassen zu bauen. Laut WHO sterben jährlich rund 1,35 Millionen Menschen bei Verkehrsunfällen.