نظام الإنذار المبكر القائم على الذكاء الاصطناعي يتعلم من حالات مرور حقيقية

تم تطوير نظام إنذار مبكر جديد للمركبات من قبل فريق من الباحثين في جامعة ميونخ التقنية (TUM) يستخدم الذكاء الاصطناعي لتعلم الآلاف من حالات المرور الحقيقية. تم إجراء دراسة بالتعاون مع مجموعة بي إم دبليو، وأظهرت أن النظام سيكون مفيدًا للسيارات ذاتية القيادة في الوقت الحالي. إذا تم استخدامه، يمكن أن يوفر إنذارًا لمدة سبع ثوانٍ ضد الحالات الحرجة المحتملة، والتي هي حالات لا يمكن للسيارات التعامل معها بمفردها. تم إظهار معدل الدقة بنسبة 85٪.

تستخدم جهود التطوير الحالية للسيارات ذاتية القيادة نماذج متقدمة تمكن السيارات من تحليل سلوك جميع المشاركين في المرور. ومع ذلك، لم تظهر معظم هذه النماذج بعد القدرة على التعامل مع الحالات المعقدة أو غير المتوقعة.

عمل الفريق وراء نظام الإنذار المبكر الجديد مع البروفيسور إيكهارد شتاينباخ، رئيس قسم تكنولوجيا الإعلام وأحد أعضاء مجلس إدارة مدرسة ميونخ لعلوم الروبوتات والذكاء الاصطناعي في TUM.

نشرت الأبحاث التي تحمل عنوان “تنبؤ الفشل التأملوي لقيادة السيارات ذاتية القيادة باستخدام اندماج متأخر للمعلومات الحالة والمعلومات الكاميرا” في معاملات IEEE للنظم النقل الذكية.

يستخدم النهج الجديد الذكاء الاصطناعي لتمكين النظام من التعلم من الحالات السابقة. بشكل أكثر تحديدًا، كانت هذه الحالات السابقة هي حالات حيث وصلت السيارات ذاتية القيادة إلى حدودها في حركة المرور الحقيقية. يحدث هذا عندما يضطر السائقون إلى أخذ التحكم في السيارة، إما لأن السيارة تطلب ذلك أو لأن السائق يقرر أن هذا هو الخيار الأكثر أمانًا.

شبكة العصبونات المتكررة والإنذار لمدة سبع ثوان

يعتمد النظام الجديد على حساسات وكاميرات تقوم بتصوير الظروف المحيطة، وتسجيل بيانات مثل زاوية عجلة القيادة، حالة الطريق، والطقس. يستخدم نظام الذكاء الاصطناعي شبكة عصبونية متكررة (RNN)، والتي يمكنها معالجة البيانات لتعرف الأنماط. كلما اكتشف النظام حالة قيادة جديدة لم تتمكن من التعامل معها في السابق، يتم إنذار السائق مسبقًا.

“لجعل السيارات أكثر استقلالية، درست العديد من الطرق الحالية ما تفهمه السيارات حاليًا حول المرور ثم تحاول تحسين النماذج المستخدمة من قبلها. الميزة الكبيرة لتكنولوجيانا: نحن ن忽ن تمامًا ما تفكر فيه السيارة. بدلاً من ذلك، نحد ourselves بالبيانات المستندة إلى ما يحدث فعلاً ونبحث عن الأنماط”، يقول شتاينباخ. “بهذه الطريقة، يكتشف الذكاء الاصطناعي الحالات الحرجة المحتملة التي قد لا تكون النماذج قادرة على التعرف عليها أو لم تكتشفها بعد. لذلك، يوفر نظامنا وظيفة أمان تعرف متى وأين توجد نقاط الضعف في السيارات”.

تم اختبار التكنولوجيا مع مجموعة بي إم دبليو، وتم تحليل السيارات ذاتية القيادة على الطرق العامة. تم ذلك خلال 2500 حالة تدخل فيها السائقون، وأظهرت الدراسة أن النظام دقيق بنسبة 85٪ ويمكن أن ينذر السائقين مسبقًا لمدة تصل إلى سبع ثوان.

يعتمد النظام على كميات كبيرة من البيانات لأنها محدودة بعدد الحالات التي رأها النظام. تم توليد البيانات بشكل أساسي بنفسها بالنظر إلى عدد المركبات التطويرية الحالية على الطريق.

“كلما ظهرت حالة حرجة محتملة أثناء تجربة القيادة، نحصل على مثال تدريبي جديد”.

نظرًا لتخزين البيانات بشكل مركزي، يمكن للأسطول بأكمله التعلم منها.