Fintrafficin ja Jyväskylän yliopiston yhteistyö: maantieliikenteen riskejä tunnistavien datamallien rakentamisesta saatu jo ensimmäiset ennusteet
Fintrafficin tieliikenteenohjaus ja Jyväskylän yliopisto kehittävät yhdessä datamalleja, joilla voidaan tunnistaa liikenneriskejä entistä tarkemmin. ³Û³ó³Ù±ð¾±²õ³Ù²âö on edennyt vaiheeseen, jossa ensimmäiset mallit ovat jo valmiina. Niiden avulla voidaan ennustaa, miten liikenneolosuhteet vaikuttavat onnettomuuksien todennäköisyyteen.
"Tavoitteena on yhdistää eri lähteistä saatua liikennetietoa, jotta tieliikenteestä saadaan kokonaisvaltaisempi tilannekuva. Tämä parantaa sekä turvallisuutta että sujuvuutta. ³Û³ó³Ù±ð¾±²õ³Ù²âössä kehitettävät ennustemallit varoittavat esimerkiksi autoilijoita edessä olevista onnettomuusriskeistä", kertoo Head of Digital Jani Kariniemi Fintrafficin tieliikenteenohjauksesta.
"Olemme saaneet ensimmäiset ennustemallit valmiiksi, ja tulokset ovat lupaavia. Ennusteet ovat varoittaneet kohonneesta liikenneonnettomuusriskistä yli 60 % tapauksista. Tämä on merkittävä osuus, kun ottaa huomioon, että sääolosuhteiden lisäksi onnettomuuksiin vaikuttavat myös inhimilliset ja muut tekijät", jatkaa Jimi Jukkala, joka suorittaa tietotekniikan kandidaatin tutkintoa Jyväskylän yliopiston informaatioteknologian tiedekunnassa.
Toteutetussa ennustemallissa on ollut mukana vuoden 2024 tammi-helmikuun Fintrafficin liikenneonnettomuuksien liikennetiedotteet, joita oli yli 900 kappaletta sekä Fintrafficin tiesääasematiedot lähes 400 tiesääasemalta alueellisesti kerättynä. Tiesääasemat ovat tuottaneet mallinnukseen tietoa esimerkiksi sademääristä, pilvisyydestä, lumikertymistä, ilman lämpötilasta sekä kosteuspisteestä.
Datamalleja myös viranomaisten liikenneonnettomuustilastoista
Fintrafficin liikennetiedotteiden lisäksi datamalleja on kehitetty hyödyntämällä myös poliisin viime vuosien onnettomuustilastoja.
"Olemme tehneet mallinnuksia, joissa on käytetty poliisin liikenneonnettomuustilastoja vuosilta 2018–2023. Näissäkin tapauksissa noin neljänneksessä ajo-olosuhteisiin on vaikuttanut vesi-, lumi-, räntä-, rae- tai sumusade", summaa tuloksia Jimi Jukkala.
Keväästä alkaen mukaan otetaan myös Tilastokeskuksen riistaeläinonnettomuustilastot. Tulevilla malleilla pyritään ennustamaan, milloin ja missä riski riistaeläinonnettomuuksiin on kohonnut eri maantieosuuksilla. Lisäksi keskusteluja käydään pelastustoimen kanssa Pronto-tietokannan hyödyntämisestä. Uusien tietolähteiden jälkeen malleja lähdetään testaamaan Fintrafficin tieliikennekeskuksessa.
Fintrafficin tieliikenteenohjauksen ja Jyväskylän yliopiston keväällä 2024 käynnistyneessä yhteistyössä etsitään lähivuosina uusia keinoja liikenteen kehittämiseksi tekoälyn ja datatieteiden keinoin. ³Û³ó³Ù±ð¾±²õ³Ù²âö yhdistää toisiinsa Fintrafficin tuottaman ja hallinnoiman tiedon sekä Jyväskylän yliopiston datamalli- ja analytiikkaosaamisen.
