A Honda és az ohiói közlekedési innovációért felelős DriveOhio együttműködésében új, mesterséges intelligenciára épülő közútbiztonsági kezdeményezés indult, amelynek célja az úthibák gyorsabb észlelése és kezelése. A projekt lényege, hogy a forgalomban közlekedő járművekből származó adatokat használva, proaktív módon azonosítsák az olyan problémákat, mint a kátyúk, az elhasználódott burkolat, a sérült szalagkorlátok vagy a hiányzó és rosszul látható közlekedési táblák.
A Honda közlése szerint Ohióban elsőként hajtottak végre olyan tesztet, amely fejlett kamerás és LiDAR-érzékelők segítségével vizsgálta az utak állapotát. A pilotprogram során egy kisebb Honda-flotta mintegy 3000 mérföldet tett meg városi és vidéki útvonalakon, különböző időjárási körülmények és napszakok mellett. Az eredmények szerint a rendszer kiemelkedően hatékonynak bizonyult: a táblákhoz kapcsolódó hibákat 99, a szalagkorlát-problémákat 93 százalékos pontossággal ismerte fel, míg a kátyúk és egyenetlen útfelületek azonosítása közel 90 százalékos pontosságot ért el.
A begyűjtött adatokat valós időben továbbították az Ohio Department of Transportation számára, ahol azokat közvetlenül karbantartási feladatokká alakíthatják, anélkül hogy meg kellene várni a manuális ellenőrzéseket vagy a lakossági bejelentéseket. A Honda szerint ez jelentősen felgyorsíthatja az úthibák javítását és csökkentheti a hagyományos ellenőrzések költségeit. Bár a projekt egyelőre korlátozott, a vállalat úgy látja, hogy az anonimizált, hálózatba kapcsolt járműadatok szélesebb körű felhasználásával évente akár 4,5 millió dollár megtakarítást is elérhetne Ohióban a közútkezelő.