Le Delaware fait appel à l’intelligence artificielle pour évacuer les plages bondées en cas d’inondation
La faible altitude du Delaware, mélangée à des plages surpeuplées et à des voies de sortie limitées, rend l’État particulièrement vulnérable aux inondations massives, mais les responsables espèrent qu’un afflux d’argent pour les infrastructures fédérales déclenchera automatiquement les futurs plans d’évacuation via l’intelligence artificielle.
L’administration Biden devait annoncer jeudi un total de 53 millions de dollars de subventions au Delaware et à sept autres États visant à trouver des solutions de haute technologie aux problèmes de congestion du trafic. Bien que l’argent provienne de la loi sur les infrastructures que le président a signée en 2021, de nombreux programmes, y compris les 5 millions de dollars pour les efforts de lutte contre les inondations dans l’État d’origine de Biden, ont évolué depuis lors.
« Ce qui est nouveau, c’est l’analyse prédictive ; l’apprentissage automatique », a déclaré l’administrateur fédéral des autoroutes américaines Shailen Bhatt, ancien secrétaire aux transports du Delaware, dans une interview avec l’Associated Press. « Parce que nous avons maintenant accès à toutes ces données, il est difficile pour nous, en tant qu’humains, de déterminer ce que sont les données et ce qui est une information exploitable. »
Les responsables du Delaware mettent en place des procédures de type évacuation chaque semaine pendant la saison touristique, avec de longues files de voitures se dirigeant vers les plages les matins du week-end et revenant la nuit. Mais les inondations présentent un problème unique, notamment l’eau stagnante sur les routes qui peut rendre les itinéraires les plus directs hors de la ville encore plus dangereux que de simplement s’abriter sur place.
« Ce que vous ne voulez pas faire, c’est prendre la décision trop tard et ensuite vous avez des véhicules pris au dépourvu », a déclaré Gene Donaldson, directeur des opérations au centre de gestion des transports 24 heures sur 24 de l’État.
Le département des transports du Delaware, qui contrôle plus de 90 % des routes dans un État dont l’altitude moyenne est la plus basse du pays, est chargé de mettre en œuvre des plans d’évacuation en cas de crue, un cauchemar bureaucratique compte tenu de la rapidité avec laquelle les conditions peuvent changer.
« Pour les humains, surveiller des milliers de détecteurs ou de sources de données est écrasant », a déclaré George Zhao, directeur des transports pour BlueHalo, basé à Arlington, en Virginie, qui a travaillé avec le Delaware sur le développement du logiciel.
C’est là qu’intervient l’IA. Plutôt que d’envoyer une équipe sur place pour bloquer une route impraticable, le système utilise des capteurs pour détecter les menaces météorologiques et peut même les prévoir. Ensuite, il envoie l’information directement aux conducteurs par le biais d’alertes sur téléphone portable tout en les diffusant simultanément sur des panneaux routiers électroniques.
La quantité de données ne cesse de croître, de nombreuses voitures automatisées étant désormais capables non seulement d’informer leurs conducteurs des dangers à venir, mais également d’alimenter le système pour avertir les autres.
Des chercheurs de l’Université des sciences et technologies du Missouri ont testé une version antérieure d’un système d’analyse de prévision des crues sur le fleuve Mississippi entre 2019 et 22. Steve Corns, professeur agrégé de gestion de l’ingénierie et d’ingénierie des systèmes, co-auteur de l’étude, a déclaré que le système était capable de détecter en quelques minutes ce qui prenait des heures.
Mais maintenant, a déclaré Corns, les capacités sont encore plus avancées et utiles, à condition qu’elles soient suffisamment financées pour que la technologie ne devienne pas obsolète.
La législation précédente avait accordé plus de 300 millions de dollars en subventions de réduction de la congestion, et Bhatt a déclaré que l’agence avait reçu 385 millions de dollars en demandes pour les 52,8 millions de dollars du dernier lot en vertu de la loi sur les infrastructures. Il a dit que « montre un énorme appétit » pour des solutions innovantes pour résoudre les problèmes de trafic.
Les autres versements de cette série de subventions comprennent 14 millions de dollars pour la prédiction du trafic par apprentissage automatique et la synchronisation des signaux dans le Maryland et 12,7 millions de dollars pour moderniser le système de circulation d’Ann Arbor, dans le Michigan, avec une technologie cellulaire qui pourrait devenir un modèle national. Il comprend également 11,6 millions de dollars pour étendre un service de microtransit à Grand Rapids, Minnesota.