Naukowcy opracowali hybrydowy system predykcyjny łączący dane o strukturze drewna i warunkach otoczenia do identyfikacji czynników ryzyka w wypadkach drogowych z udziałem drzew. System wykorzystuje machine learning do analizy, jak charakterystyka vegetacji wpływa na powagę i częstość kolizji. Badanie ma potencjał w planowaniu infrastruktury drogowej i zarządzaniu roślinością przydrożną w celu poprawy bezpieczeństwa ruchu.