Интеллектуальное прогнозирование тяжести ДТП: новый подход

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная система, объединяющая возможности больших языковых моделей и традиционных алгоритмов машинного обучения для повышения точности и интерпретируемости оценки последствий дорожно-транспортных происшествий.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемая архитектура агента транспортировки включает в себя команду предварительной обработки данных, отбирающую и организующую релевантные признаки, команду оценки серьезности, формирующую категорийно-специфичные оценки, и модуль многослойного персептрона (MLP), интегрирующий эти данные для получения итоговой оценки уровня серьезности.

Многоагентная платформа TransportAgent использует гибридный подход для эффективного анализа данных и прогнозирования тяжести ДТП.

Несмотря на значительный прогресс в области машинного обучения, точное прогнозирование тяжести дорожно-транспортных происшествий остается сложной задачей, требующей учета разнородных и зачастую неструктурированных данных. В настоящей работе представлена система ‘TransportAgents: a multi-agents LLM framework for traffic accident severity prediction’, гибридный многоагентный фреймворк, объединяющий возможности больших языковых моделей и традиционных алгоритмов машинного обучения для повышения точности и интерпретируемости прогнозов. Эксперименты на американских данных демонстрируют, что предложенный подход превосходит существующие методы и обеспечивает более сбалансированные и откалиброванные оценки тяжести последствий ДТП. Возможно ли, используя аналогичные подходы, создать системы поддержки принятия решений, способные существенно повысить безопасность дорожного движения?

Вызов Точного Прогнозирования Тяжести ДТП

Традиционные методы прогнозирования тяжести дорожно-транспортных происшествий, опирающиеся на единые модели, часто сталкиваются с трудностями при анализе сложности реальных данных и тонкостей характера травм. Эти модели, как правило, упрощают взаимодействие множества факторов — от погодных условий и состояния дорожного покрытия до поведения водителя и технических характеристик транспортного средства. В результате, они могут упускать важные детали, приводя к неточным прогнозам и, следовательно, к неэффективным мерам безопасности. Сложность заключается в том, что тяжесть последствий аварии определяется не одним параметром, а комбинацией различных факторов, которые могут взаимодействовать нелинейным образом. Например, незначительное столкновение на высокой скорости может привести к серьезным травмам, в то время как более сильное столкновение на низкой скорости может обойтись легкими ушибами. Поэтому, для повышения точности прогнозирования необходимы более сложные и адаптивные подходы, способные учитывать многообразие и взаимосвязь влияющих факторов.

Ограничения существующих методов прогнозирования тяжести дорожно-транспортных происшествий существенно затрудняют точную оценку рисков и разработку эффективных мер безопасности. Неспособность адекватно учитывать многообразие факторов, влияющих на исход аварии, приводит к неоптимальным стратегиям профилактики и недостаточному уровню защиты участников дорожного движения. В связи с этим, возрастает потребность в создании более надежных и понятных моделей, способных не только предсказывать тяжесть последствий, но и объяснять, какие именно факторы оказывают наибольшее влияние на исход ДТП, что позволит целенаправленно улучшать инфраструктуру и повышать осведомленность водителей.

В отличие от базовых моделей, демонстрирующих смещение в сторону занижения оценки серьезности повреждений, предложенный фреймворк TransportAgent обеспечивает более точное соответствие между прогнозируемым и фактическим распределением уровней серьезности на наборе данных CPSRMS.

TransportAgent: Многоагентный Фреймворк для Точного Прогнозирования

TransportAgent представляет собой инновационную гибридную систему, объединяющую возможности больших языковых моделей (LLM) и структурированных алгоритмов машинного обучения для повышения точности прогнозирования степени тяжести дорожно-транспортных происшествий. В отличие от традиционных подходов, использующих единую модель, TransportAgent использует комбинацию LLM для обработки неструктурированной информации, такой как текстовые описания ДТП, и структурированных моделей, таких как логистическая регрессия или деревья решений, для анализа количественных данных о происшествии. Такое сочетание позволяет учитывать как контекстуальную информацию, так и объективные факторы, что способствует более надежной оценке вероятности тяжелых последствий.

В основе TransportAgent лежит многоагентная архитектура, где специализированные агенты совместно обрабатывают информацию для прогнозирования степени тяжести ДТП. Данный подход обеспечивает повышенную гибкость за счет возможности независимой разработки и модификации отдельных агентов, а также улучшенную интерпретируемость, поскольку вклад каждого агента в процесс принятия решения может быть проанализирован. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством четко определенных интерфейсов, что позволяет масштабировать систему и легко интегрировать новые компоненты. Такая модульная структура упрощает отладку, тестирование и обслуживание системы в целом.

Архитектура TransportAgent включает в себя несколько специализированных агентов, работающих совместно для прогнозирования тяжести дорожно-транспортных происшествий. Агент выбора признаков (Feature Selection Agent) отвечает за отбор наиболее релевантных входных данных, уменьшая размерность и повышая точность модели. Агент концептуальной категоризации (Conceptual Category Organizer) структурирует полученную информацию, объединяя признаки в логические группы для упрощения анализа. И, наконец, команда оценки тяжести (Severity Assessment Team) анализирует обработанные данные и формирует прогноз уровня риска, определяя потенциальную тяжесть последствий ДТП.

Агенты переноса информации выполняют различные роли: отбор признаков определяет значимость переменных для оценки тяжести, связывание задач предсказывает соответствие концептуальной категории переменной, организатор категорий сопоставляет отобранные переменные с категориями, а оценщик тяжести категории формирует оценку тяжести на основе информации внутри каждой категории.

Повышение Точности Прогнозирования за Счёт Разнообразия Моделирования

В TransportAgent реализована интеграция различных эконометрических и алгоритмов машинного обучения, включая `Binary Logit`, `Multinomial Logit`, `Ordered Logit`, `Random Forests`, `Gradient Boosting` и `XGBoost`. Данный подход позволяет учитывать разнообразие закономерностей в данных о травмах, поскольку каждый алгоритм эффективно выявляет различные типы зависимостей и взаимосвязей. Комбинация этих моделей повышает общую точность прогнозирования за счет использования сильных сторон каждого из них и компенсации их индивидуальных ограничений. Использование широкого спектра алгоритмов способствует более полному анализу факторов, влияющих на возникновение травм.

Модуль многослойного персептрона (Multilayer Perceptron) в TransportAgent выполняет функцию интеграции результатов, полученных от различных моделей, включая логистические регрессии (Binary, Multinomial, Ordered), случайные леса (Random Forests), градиентный бустинг и XGBoost. Этот модуль анализирует выходные данные всех моделей, рассматривая их как входные признаки, и объединяет их для формирования единого, итогового предсказания. Такой подход позволяет учесть разнообразные закономерности, выявленные каждой отдельной моделью, и получить более точный и надежный результат, чем при использовании какой-либо одной модели в отдельности.

В ходе тестирования фреймворка была достигнута передовая точность прогнозирования, составившая 73.31% на наборе данных CPSRMS и 76.9% на наборе данных NEISS. Данный результат был получен при использовании базовой модели LLaMA-3.3-70B-Instruct, что подтверждает эффективность интеграции разнообразных методов моделирования для повышения точности прогнозирования травматизма.

В ходе тестирования модель продемонстрировала стабильную производительность в 70.69% ± 1.76% при десяти различных разделениях обучающей и тестовой выборки. Данный результат подтверждает устойчивость модели к изменениям в данных и её способность к обобщению, то есть к эффективной работе на новых, ранее не виденных данных. Вариация в 1.76% указывает на незначительные колебания производительности, что является приемлемым уровнем для сложных моделей машинного обучения и подтверждает надежность полученных результатов.

Взгляд в Будущее и Широкий Спектр Воздействия

Архитектура TransportAgent, отличающаяся модульным построением, предоставляет широкие возможности для расширения и адаптации системы. Благодаря этому, интеграция новых источников данных, будь то информация о дорожном трафике, погодных условиях или характеристиках транспортных средств, осуществляется без существенных изменений в основной структуре. Аналогичным образом, добавление или замена используемых моделей прогнозирования, а также внедрение новых функций для агентов, становится простым и эффективным процессом. Такая гибкость позволяет постоянно совершенствовать систему, адаптируя ее к меняющимся условиям и требованиям, а также использовать передовые достижения в области моделирования и искусственного интеллекта для повышения точности и надежности прогнозов.

Повышение точности и прозрачности прогнозирования тяжести дорожно-транспортных происшествий посредством TransportAgent открывает возможности для целенаправленных мер по обеспечению безопасности. Система позволяет не только выявлять факторы, наиболее сильно влияющие на тяжесть последствий аварий, но и оптимизировать распределение ресурсов, направляя их на участки дорог и категории водителей, требующие повышенного внимания. В перспективе, это способствует снижению как частоты, так и тяжести ДТП, что ведет к уменьшению экономических потерь и, что самое главное, сохранению жизней и здоровья участников дорожного движения. По сути, TransportAgent представляет собой инструмент, позволяющий перейти от реактивных мер по ликвидации последствий аварий к проактивной стратегии предотвращения их возникновения.

Предстоящие исследования направлены на интеграцию методов «цепочки рассуждений» и «проектирования запросов» в структуру TransportAgent, что позволит значительно повысить аналитические способности системы и обеспечить большую прозрачность её работы. Данные подходы предполагают не просто выдачу прогноза, но и демонстрацию логической цепочки, приведшей к этому результату, что критически важно для понимания и доверия к предсказаниям. Внедрение «цепочки рассуждений» позволит агенту обосновывать свои выводы, а «проектирование запросов» — оптимизировать процесс получения информации и формирования ответов, делая его более эффективным и понятным. Это, в свою очередь, откроет возможности для более глубокого анализа данных о дорожно-транспортных происшествиях и разработки более точных и обоснованных рекомендаций по повышению безопасности дорожного движения.

Представленная работа демонстрирует элегантный подход к прогнозированию серьезности дорожно-транспортных происшествий, объединяя возможности больших языковых моделей и традиционных методов машинного обучения. Как подчеркивала Грейс Хоппер: «Лучший способ объяснить что-либо — это пример». В данном исследовании, использование гибридной многоагентной системы TransportAgent позволяет не просто предсказывать серьезность последствий, но и обеспечивать интерпретируемость результатов, что крайне важно для понимания факторов, влияющих на безопасность дорожного движения. Этот подход, где структура определяет поведение системы, соответствует идее целостного взгляда на проблему, избегая упрощенных решений и фокусируясь на взаимодействии различных компонентов.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал гибридных систем, сочетающих мощь больших языковых моделей с надежностью традиционных методов машинного обучения. Однако, нельзя забывать о фундаментальной сложности задачи предсказания тяжести дорожно-транспортных происшествий. Элегантное решение должно быть простым, а простота часто требует отказа от излишней детализации. Попытки включить в анализ все возможные факторы рискуют создать хрупкую конструкцию, легко разрушающуюся под воздействием новых, непредвиденных данных.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на повышении робастности подобных систем к неполным или противоречивым данным. Ключевым вопросом остаётся интерпретируемость: способность не просто предсказывать, но и объяснять почему произошло то или иное предсказание. Иначе, мы рискуем получить сложный «черный ящик», который, несмотря на высокую точность, не способствует глубокому пониманию причин аварийности и, следовательно, не помогает в разработке эффективных мер по её снижению.

В конечном счете, ценность системы определяется не только её способностью к предсказанию, но и её способностью к обучению и адаптации. Настоящий прогресс требует не просто создания более сложных моделей, но и разработки принципиально новых подходов к анализу данных, основанных на понимании системной природы транспортных потоков и человеческого фактора. Иначе, мы обречены на бесконечную гонку за точностью, игнорируя суть проблемы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15519.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-25 00:53