「衝突死亡事故を防ぐ重要な要素をAIで導き出す!」現場にコミットする機械学習ノート【vol.37】

   
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こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。


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前回の記事では、「サッカーの試合結果への『天候』の影響をAIで調査!」を扱いました。

今回は、サウジアラビアのDepartment of Civil and Environmental Engineering, King Fahd University of Petroleum & MineralsのA. Jamalらが2020年10月に発表した「衝突死亡事故を防ぐ重要な要素をAIで導き出す!」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 交通事故の要因とは
2章 FNNで交通事故の要因を明らかに
2.1 研究目的:衝突事故の重症度因子はなにか
2.2 研究手法:重症度を予測するFNNモデルを提案
2.3 研究結果: 事故を防ぐために重要な要素を判明

■前回の記事:【vol.36】サッカーの試合結果への『天候』の影響をAIで調査!

1章
交通事故の要因とは

世界では交通事故で多くの人々が負傷しています。
日本でも令和元年には交通事故で約46万人が負傷し、約3200人が死亡しました。(参考)

そんな中、交通事故の要因をよりよく理解することは事故予測を向上させる上で重要です。しかし、交通事故は多くの要因が複雑に絡み合い、複雑に相互作用しているので理解することは難しいです。

そこでサウジアラビアのA. Jamalらは、衝突事故をニューラルネットを用いて分析しました。

2章
FNNで交通事故の要因を明らかに

まずはA. Jamalらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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