Vještačka inteligencija mogla bi postati važan saveznik u sprečavanju saobraćajnih nesreća. Novi istraživački model analizira kretanje vozila i prepoznaje situacije koje mogu dovesti do sudara, a testiranja pokazuju da je u određenim slučajevima mogao da identifikuje rizik nekoliko sekundi prije potencijalne nesreće.
AI Fokus/Nataša Goleš
Može li automobil znati da se približava opasnost prije nego što je vozač uopšte primijeti? Iako još ne postoji tehnologija koja sa sigurnošću može predvidjeti svaku saobraćajnu nesreću, istraživači sve više razvijaju sisteme koji uz pomoć vještačke inteligencije mogu prepoznati rizične situacije i upozoriti na mogućnost sudara.
Jedan od značajnijih koraka u tom pravcu predstavljen je u istraživanju objavljenom 9. marta 2026. godine u časopisu „Nature Machine Intelligence“.
Međunarodni istraživački tim razvio je model pod nazivom GSSM (Generalized Surrogate Safety Measure), koji uči da prepoznaje rizik od sudara analizirajući stvarne situacije u saobraćaju. Za razliku od sistema koji se oslanjaju isključivo na podatke o već zabilježenim nesrećama, ovaj pristup uči i iz svakodnevnih vožnji i situacija u kojima je do sudara zamalo došlo.
Model je testiran na 2.591 stvarnoj saobraćajnoj nesreći i situaciji koja je zamalo dovela do sudara. U osnovnoj verziji, koja je koristila podatke o kretanju vozila, sistem je ostvario medijalnu vremensku prednost od 2,6 sekundi u prepoznavanju potencijalnog sudara.
To znači da je u analiziranim situacijama mogao da prepozna opasnu interakciju prije nego što bi ona mogla prerasti u sudar, ostavljajući prostor za reakciju. Istraživači su utvrdili i da uključivanje dodatnih obrazaca ponašanja i kontekstualnih faktora može poboljšati rezultate.
Kako AI prepoznaje da se sprema sudar?
Sistemi vještačke inteligencije mogu obrađivati velike količine podataka koje prikupljaju kamere, radari i drugi senzori, ali i informacije iz saobraćajne infrastrukture i povezanih vozila.
Među važnim faktorima su brzina vozila, udaljenost između automobila, nagle promjene pravca, ubrzavanje i kočenje, kao i način na koji se vozila međusobno kreću u saobraćaju.
Na primjer, ako automobil naglo promijeni traku, dok se drugo vozilo približava velikom brzinom, sistem može prepoznati da se razvija opasna situacija. Umjesto da reaguje tek kada je sudar neizbježan, cilj je da rizik uoči ranije i omogući vozaču ili automatizovanom sistemu da reaguje.
U naprednijim modelima mogu se kombinovati i podaci o vremenskim uslovima, stanju puta, vidljivosti i gustini saobraćaja. Na taj način moguće je procjenjivati rizik ne samo za pojedinačno vozilo već i za određene dionice puta ili raskrsnice.
Tehnologija već postoji u pojedinim automobilima
Iako istraživački modeli poput GSSM-a još nijesu standardna tehnologija u automobilima, pojedini sistemi za pomoć vozaču već koriste slične principe prepoznavanja opasnosti.
Sistemi za upozorenje na frontalni sudar prate udaljenost i brzinu vozila ispred automobila, a kada procijene da postoji opasnost od udara, upozoravaju vozača zvučnim ili vizuelnim signalom.
Automatsko kočenje u hitnim situacijama može otići i korak dalje – ukoliko vozač ne reaguje, automobil može sam aktivirati kočnice kako bi izbjegao sudar ili ublažio njegove posljedice.
Takve tehnologije mogu prepoznati i pješake, bicikliste i druge učesnike u saobraćaju, zavisno od mogućnosti konkretnog sistema.
Američka Nacionalna uprava za bezbjednost saobraćaja na putevima (NHTSA) navodi da sistemi za automatsko kočenje mogu pomoći u izbjegavanju ili ublažavanju posljedica pojedinih frontalnih sudara.
Može li vještačka inteligencija zaista spriječiti nesreće?
I pored velikog napretka, postoje ozbiljna ograničenja. Saobraćaj je nepredvidiv, a ponašanje vozača, pješaka i drugih učesnika može se promijeniti u djeliću sekunde.
Sistemi mogu pogrešno procijeniti situaciju, zakasniti sa upozorenjem ili ne prepoznati opasnost zbog loše vidljivosti, nepovoljnih vremenskih uslova ili tehničkih ograničenja senzora.
Zbog toga istraživači naglašavaju da je potrebno dodatno testiranje u različitim saobraćajnim uslovima prije nego što se ovakvi modeli budu mogli široko primjenjivati.
Vještačka inteligencija, dakle, još ne može garantovati da će spriječiti nesreću niti zamijeniti pažnju vozača. Ipak, sposobnost da prepozna opasne obrasce prije nego što dođe do sudara mogla bi značajno promijeniti način na koji se razmišlja o bezbjednosti na putevima.
Umjesto da se tehnologija koristi samo za analizu onoga što se već dogodilo, cilj je da pomogne da se nesreća preduprijedi.
ETOportal
