Un gruppo di scienziati dell’Università di Sharjah ha sviluppato un innovativo modello di intelligenza artificiale capace di prevedere la probabilità che un automobilista provochi un incidente, ancor prima che accenda il motore. Questo strumento promette di rivoluzionare la sicurezza stradale, passando da un approccio reattivo a uno predittivo.
La ricerca, pubblicata sulla rivista *Engineering Applications of Artificial Intelligence*, parte da una premessa fondamentale: la maggior parte degli incidenti è causata da errori umani. Fino ad oggi, la selezione dei conducenti per ruoli professionali, come tassisti o autisti di flotte commerciali, si è basata principalmente sull’esperienza pregressa e sullo storico delle infrazioni. Questi criteri, tuttavia, si sono rivelati insufficienti per identificare con precisione i soggetti che rappresentano un pericolo sulle strade moderne.
Per superare questi limiti, il team ha condotto un esperimento su 80 volontari. Ciascun partecipante ha compilato un questionario psicologico per misurare tratti della personalità come la coscienziosità e la propensione alla ricerca di sensazioni forti. Successivamente, hanno guidato per dieci minuti in un simulatore ultra-realistico, progettato per replicare le complesse e congestionate condizioni del traffico di Dubai.
Durante la sessione di guida simulata, sono stati registrati parametri fisiologici chiave, tra cui la frequenza cardiaca e i movimenti oculari, come la frequenza di ammiccamento e la deviazione dello sguardo dalla strada. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, l’IA ha analizzato l’insieme di questi dati (psicologici, fisiologici e di performance) per classificare i conducenti in categorie a basso o alto rischio.
I risultati hanno dimostrato una notevole precisione. I principali fattori predittivi di un comportamento pericoloso sono risultati essere la distrazione dello sguardo, la propensione al rischio e una bassa autodisciplina. Secondo gli autori, gli individui naturalmente responsabili e metodici tendono a una guida più prudente, mentre chi cerca costantemente stimoli intensi ha una probabilità molto più alta di adottare uno stile di guida pericoloso.
Le applicazioni pratiche di questa tecnologia sono immediate, specialmente per le flotte aziendali. Un processo di assunzione basato su dati oggettivi può portare a una drastica riduzione degli incidenti e dei costi associati. Meno incidenti significano anche minor congestione del traffico, con una conseguente diminuzione del consumo di carburante e dell’inquinamento atmosferico urbano. Inoltre, si riduce la produzione di rifiuti derivanti da veicoli rottamati, favorendo un modello di mobilità più sostenibile.
Il modello non serve solo a selezionare, ma anche a formare. Può infatti aiutare i conducenti a riconoscere i propri schemi di guida a rischio, migliorando l’attenzione e l’autocontrollo. Come sottolineato dai ricercatori, l’IA non deve sostituire il giudizio umano, ma rafforzarlo, spostando il processo di selezione da decisioni basate sull’intuizione a scelte fondate su prove concrete.
