Алгоритмы и камеры: как ИИ помогает бороться с преступностью и ДТП

Фото: Dalle-3
Фото: Dalle-3
Поддерживать порядок на дорогах и бороться с криминалом могут помочь технологии искусственного интеллекта. Рассказываем, как ИИ удается влиять на снижение количества ДТП и преступлений в России и мире

Об эксперте: Олег Лупиков, основатель стартапа-разработчика ИИ-сотрудников для бизнеса MAIA.

Использование ИИ на дорогах

Искусственный интеллект помогает оптимизировать дорожное движение и повышать безопасность на дорогах. В частности, компьютеры помогают улучшить светофорное регулирование: они анализируют скорость транспортных потоков, количество машин на дорогах и автоматически переключают светофоры.

Фото:Midjourney
Индустрия 4.0 Преступление и творчество: может ли ИИ обладать правами

Оптимизация дорожного движения

В Дагестане с помощью алгоритмов ИИ модернизировали светофоры, установили детекторы транспорта, внедрили системы видеонаблюдения и управления маршрутами общественного транспорта. В результате властям удалось контролировать трафик, запускать адаптивные режимы работы светофоров с учетом загруженности улиц в режиме реального времени и в реальном времени получать данные о ситуации на дорогах.

Кроме того, на некоторых улицах в Махачкале удалось наладить «зеленую волну» светофоров — программу, которая позволяет водителям непрерывно проезжать светофоры, не тратя время на ожидание. То есть светофоры настроены так, чтобы у водителя всегда был зеленый. В результате получилось повысить пропускную способность дорог в утренний и вечерний часы пик на 14 и 12% соответственно.

В США технология с искусственным интеллектом от Google анализирует данные пользователей-автомобилистов через свое приложение «Карты» и корректирует трафик на загруженных перекрестках. Проект реализован в Сиэтле. Автомобилисты здесь в среднем стоят на светофорах от 20 секунд. Алгоритм способен проанализировать ситуацию на дороге и предложить альтернативный проезд по более свободному маршруту.

Город Сиэтл, где реализована технология анализа данных пользователей-автомобилистов от Google
Город Сиэтл, где реализована технология анализа данных пользователей-автомобилистов от Google (Фото: AP Photo / Ted S. Warren)

Кроме того, в 2024 году сразу в нескольких городах Техаса начали внедрять умные светофоры на базе ИИ — NoTraffic. Такое решение позволяет устранить проблему заторов и повысить безопасность на дорогах. Регулировщик оснащен специальными датчиками и камерами, которые синхронизируются между собой и подстраивают работу светофора к условиям дорожного движения в режиме реального времени. К примеру, светофоры в Техасе, оснащенные ИИ, могут включать желтый сигнал, когда машины едут слишком быстро, или зеленый для полицейских, машин скорой помощи и пожарных.

Фото:Фото: Chris McGrath / Getty Images
Социальная экономика Семь смертных грехов искусственного интеллекта

Регулирование пешеходных переходов

Из отчета МВД России по дорожно-транспортной аварийности за 2022 год следует, что наезд на пешехода — один из самых распространенных видов ДТП, в том числе наезд на пешеходных переходах. В 2022 году было совершено 34,6 тыс. наездов, в которых погибли 3,5 тыс. и ранены 32,2 тыс. пешеходов.

В апреле 2024 года в Мытищах протестировали умный пешеходный переход. На переходе установлена камера, ИИ распознает человека и вычисляет траекторию его движения, и если она направлена в зону пешеходного перехода, то включается табло «Пешеход!», расположенное над проезжей частью. В темное время дополнительно включается проекционная подсветка перехода. Кроме того, с помощью системы можно вести подсчет пешеходного и автомобильного трафика.

Умный пешеходный переход с интеллектуальной системой повышения безопасности SmartLight
Умный пешеходный переход с интеллектуальной системой повышения безопасности SmartLight (Фото: Министерство транспорта и дорожной инфраструктуры Московской области)

Использование ИИ для борьбы с преступностью

В мировой и российской практике используются готовые решения, которые помогают правоохранительным органам находить преступников и бороться с преступлениями и правонарушениями. Вот некоторые из них.

Система PredPol (Predictive Policing) анализирует данные о нарушениях и прогнозирует, насколько вероятно совершение преступления в конкретном месте в определенное время. Сейчас развернуто не менее 50 локальных систем прогнозирования в департаментах полиции США разных штатов. Авторы исследования, проведенного в Лос-Анджелесе и Кенте (Великобритания), пришли к выводу, что модели предсказывают вдвое больше преступлений, чем эксперты-криминологи, а их использование снижает частоту некоторых преступлений на 7,4%. Так, PredPol помогал полицейским в «горячих точках» (местах с большой частотой возникновения правонарушений) лучше, чем практиковавшаяся до этого «человеческая» аналитика полицейских департаментов.

Фото:Unsplash
Экономика шеринга Когда галлюцинации искусственного интеллекта могут быть полезными

Алгоритм COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), оценивая различные факторы, прогнозирует риск рецидива у осужденных и подсудимых. Такая система активно используется в США — исследование показало, что алгоритм с точностью 65% может прогнозировать рецидивы преступлений у конкретных людей. Однако COMPAS уже подвергается критике: эксперты посчитали, что система COMPAS чаще ошибочно присуждает высокий риск рецидивизма чернокожим преступникам.

В России система «Криминалист» используется для анализа данных из баз ФСБ, МВД, ФСИН, ФНС и других ведомств. Вместе с тем эта система мониторит соцсети, СМИ и другие источники, которые могут помочь в деле. В результате «Криминалист» может обнаружить потенциальных преступников и место преступления.

Другой эффективный инструмент — видеокамеры с технологией распознавания лиц. Они помогают идентифицировать преступников в уличном пространстве: в парках, скверах, на темных улицах. Так, в Москве, согласно официальной статистике, около 70% уличных преступлений уже расследуются с помощью компьютерных технологий распознавания лиц.

Обновлено 05.06.2024
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть