L’intelligenza artificiale prova a prevedere gli incidenti stradali prima ancora che accadano, e lo fa analizzando non solo il comportamento alla guida ma anche caratteristiche fisiologiche e psicologiche dei conducenti. Un recente studio dell’università emiratina di Sharjah ha sviluppato un modello di machine learning capace di identificare automobilisti “ad alto rischio” prima che si mettano al volante, combinando dati come profilo psicologico, segnali biometrici e prestazioni in simulazioni di guida. L’obiettivo è superare i metodi tradizionali, che si basano su esperienza e precedenti, spesso insufficienti per prevedere comportamenti pericolosi.
Il cuore del sistema è un approccio multimodale, con sensori e simulatori che raccolgono informazioni su attenzione, stress e reattività, raccogliendo informazioni che vengono poi elaborate da modelli avanzati per stimare la probabilità di incidente. Studi recenti mostrano come tecniche di deep learning possano raggiungere livelli di accuratezza elevati, con punte superiori all’80% nella previsione della gravità degli incidenti . “Gli incidenti sono eventi complessi, influenzati da numerosi fattori”, ha spiegato il ricercatore Hao Yang della Johns Hopkins University, sottolineando come l’AI permetta di analizzare queste variabili in modo integrato.
Le potenziali applicazioni di un simile strumento sono molte, dalla selezione degli autisti nelle flotte aziendali fino alle assicurazioni basate sul rischio individuale. Tuttavia, emergono forti interrogativi etici. La necessità di raccogliere grandi quantità di dati sensibili solleva problemi di privacy e possibile discriminazione, come evidenziato anche da programmi europei di ricerca sulla sicurezza stradale. Se da un lato l’AI promette di ridurre drasticamente gli incidenti, dall’altro apre un dibattito su quanto sia accettabile essere analizzati e profilati da un algoritmo prima ancora di agire.
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