كيف أصبحت السيارات الذكية أكثر أمانًا؟
كيف أصبحت السيارات الذكية أكثر أمانًا؟ طور فريق من الباحثين نظامًا جديدًا للإنذار المبكر للمركبات ذاتية القيادة بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي (AI) القادر على التعلم من آلاف سيناريوهات المرور الحقيقية، وفقًا لدراسة جديدة تم تنفيذها مع مجموعة BMW ونشرت في مجلة IEEE Transactions on Intelligent الخاصة بأنظمة النقل.
اقرا المزيد:ARM تقدم معماريتها الأولى للرقاقة منذ عقد Armv9
سيتمكن القائدين للسيارات من ركوب سيارة ذاتية القيادة باستخدام AI (الذكاء الاصطناعي) الموجود على الجرس لمنعهم من الإصطدام من خلال التحذير لمدة سبع ثوانٍ من المواقف الحاسمة التي لا تستطيع السيارات التعامل معها بمفردها.
يبدو أن الدافع لزيادة الأمان للسيارات ذاتية القيادة لا يحتاج إلى تفسير، لكن الجهود تعتمد عادةً على نماذج معقدة مصممة لتعزيز قدرة المركبات على تحليل سلوك حركة المرور للمستخدمين، نظرًا لأن القيادة على الطرق العامة تأتي دائمًا بالمخاطر.
تعاون فريق البحث مع البروفيسور إيكيهارد شتاينباخ، رئيس تكنولوجيا الوسائط وعضو مجلس إدارة مدرسة ميونيخ للروبوتات وذكاء الآلة (MSRM في الجامعة التقنية في ميونيخ (TUM)، وجربوا منهجًا جديدًا لحل مشكلة السلوك المروري غير متوقع، وأخذوا بعين الاعتبار السيناريوهات التي يتحكم فيها سائق بشري، ربما لأن السائق يريد معرفة أسباب السلامة المتعلقة بالسيارات ذاتية القيادة.
يستخدم النظام الجديد كاميرات وأجهزة استشعار لالتقاط الظروف المحيطة، كما يسجل بيانات حالة السيارة بما في ذلك حالة الطريق، والرؤية، وزاوية العجلة، والطقس، والسرعة، ويتكيف نظام الذكاء الاصطناعي – الذي يستخدم الشبكة العصبية المتكررة (RNN) – لتحديد البيانات، وعندما تظهر سيناريوهات لا يمكن لنظام التحكم التعامل معها من تلقاء نفسها قبل ظهورها، سيتم تنبيه السائق مسبقًا إلى أي موقف يحتمل أن يكون خطيرًا.
قام فريق البحث ومجموعة BMW باختبار تقنية الذكاء الاصطناعي الجديدة مع مركبات التطوير المستقلة الأخيرة على الطرق العامة وحيث قاموا بتقييم ما يقرب من 2500 سيناريو حيث كان على السائق أن يتحكم يدويًا، ووفقًا للدراسة، كان الذكاء الاصطناعي قادرًا بالفعل على التنبؤ بسيناريوهات حاسمة بدقة تزيد عن 85٪ – حتى سبع ثوانٍ مبكرًا.
قال كريستوفر كون، أحد مؤلفي الدراسة: “في كل مرة يظهر فيها موقف حرج محتمل في اختبار قيادة، ينتهي بنا الأمر بمثال تدريب جديد”.
وهذا يعني أن هناك حاجة إلى كميات كبيرة من البيانات الجديدة نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه فقط التعرف على السيناريوهات التي واجهها من قبل والتنبؤ بها.
وأضاف بمجرد جمع ما يكفي من البيانات، يتم عمليا إنشاء بيانات جديدة من تلقاء نفسها، ومن المحتمل أن يكون هذا بعيدًا عن التنفيذ على نطاق الإنتاج الضخم، ولكن التخزين المركزي للبيانات يمكن أن يتيح تجميع ذلك، مع كل سيناريو حاسم للاصطدام أثناء النقل.
اقرا المزيد:ما هي نقاط سناب شات و كيف تزيدها؟
