मशीन लर्निंग और एज कंप्यूटिंग के साथ ‘आक्रामक ड्राइविंग’ का पता लगाना

एक हालिया पेटेंट आवेदन ने सिविक एज कंप्यूटिंग डिवाइसों में तैनात मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके जंक्शनों पर ‘आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार’ की पहचान करने के लिए एक प्रणाली का प्रस्ताव दिया है।

विपरीत में, हाल के एआई अनुसंधान की नवाचारों की तुलना में जो ‘सड़क क्रोध’ विश्लेषण (मुख्य रूप से बीमा कंपनियों के लाभ के लिए) में है, प्रस्तावित प्रणाली नगरपालिका प्रकृति की है और उन चालकों के लिए दंड को सुविधाजनक बनाने के लिए लक्षित की जा सकती है जो ‘सुरक्षित’ ड्राइवर व्यवहार के वातावरणीय मानकों के अनुरूप नहीं हैं। यह विशेष रूप से खराब ड्राइवरों को संबंधित इन-कार ऑडियोविज़ुअल अलर्ट प्रदान करने के लिए भी अभिप्रेत है।

पेटेंट 29 अप्रैल 2021 को यूनिवर्सिटी ऑफ मिशिगन के बोर्ड ऑफ रीजेंट्स और डेन्सो कॉर्पोरेशन की ओर से यूएस पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय में दायर किया गया था, जो एक जापानी ऑटोमोटिव घटक निर्माता है जो टोयोटा के स्वामित्व में है।

यूएमआईसी पेटेंट एक प्रोप्राइटरी, इन-कार सिस्टम नहीं है जो बीमा पर्यवेक्षण के लिए अभिप्रेत है, न ही यह केवल फोरेंसिक डेटा का उत्पादन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि यह यातायात चौराहों पर तैनात अच्छी तरह से संसाधनों से भरपूर एज कंप्यूटिंग नोड्स पर निर्भर करता है ताकि तुरंत और कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान की जा सके, सड़क किनारे एज कंप्यूटिंग संसाधनों और निकटवर्ती वाहनों में स्थापित सेंसरों से डेटा को संकलित करके। स्रोत: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf

प्रस्तावित फ्रेमवर्क पूरी तरह से निष्क्रिय या सिविक उपकरण पर निर्भर नहीं है, बल्कि यह भी आवश्यक है कि वाहनों में प्रौद्योगिकी हो जो वाहनों को सिस्टम के लिए योगदान देने वाले सेंसर में बदल दे। प्रभावी रूप से, यह प्रत्येक सुसज्जित वाहन को एक यातायात निगरानी नोड में बदल देगा, हालांकि यही पर्यवेक्षण वाहन के चालक पर भी लागू होगा, साथ ही वाहन के ऑनबोर्ड डेटा स्ट्रीम तक पहुंच का अतिरिक्त लाभ भी मिलेगा। पेटेंट में जमा की गई इन-कार स्थापना (नीचे दाईं ओर चित्रित) के लिए योजना में वाहन के ब्रेक, एक्सेलरेटर, स्टीयरिंग व्हील और ओडोमीटर से सीधे सेंसर डेटा शामिल है, साथ ही मैप डेटा तक पहुंच की भी आवश्यकता है।

दोनों रोडसाइड और इन-व्हीकल इंस्टॉलेशन में सीयूडीए-सक्षम जीपीयू और स्थानीय स्टोरेज संसाधन हैं, और दोनों में क्लाउड कनेक्टिविटी है।

आक्रामक ड्राइवरों के लिए चेतावनी

पेटेंट आवेदन के अनुसार, प्रणाली एक कठोर चालक के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन की गई है:

‘जब प्रणाली 1 आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार की भविष्यवाणी करती है, तो एक चेतावनी संदेश जैसे कि चेतावनी 8ए में आउटपुट किया जा सकता है विषय वाहन में ऑडियो विज़ुअल डिवाइस 413 को आक्रामक ड्राइवर को धीमा करने की चेतावनी देने के लिए।’

अतिरिक्त संभावित चेतावनियों में गति और आने वाले वाहनों के लिए इन-कार अलर्ट शामिल हैं:

पेटेंट आवेदन में चित्रित चेतावनी। स्रोत: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf

पेटेंट कहता है कि एक अन्य संभावित परिदृश्य में, वाहन में उपलब्ध ऑडियो-विज़ुअल डिवाइस (चालक के स्वामित्व वाले स्मार्टफ़ोन सहित) का उपयोग चेतावनी प्रदान करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें ऑडियो चेतावनी भी शामिल है।

ड्राइवर-विशिष्ट लाल बत्ती

यातायात संकेतों की आवृत्ति और व्यवहार को बदलना दुर्घटनाओं को कम करने का एक तरीका है, और प्रस्तावित प्रणाली का उपयोग यातायात संकेतों के कार्य करने के तरीके को बदलने के लिए डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

हालांकि, मिशिगन प्रस्ताव में बुनियादी ढांचे और वाहन डेटा का गहरा एकीकरण एक और संभावना प्रदान करता है: ड्राइवर के व्यवहार द्वारा निर्धारित लाल बत्ती, न कि रूटीन या अनुसूची द्वारा (पेटेंट आवेदन में [0157] अनुभाग देखें)।

‘इसके अलावा, यदि एक चौराहे (जैसे कि चौराहा 200a) पर ड्राइविंग पैटर्न वाहन 71 में आक्रामक ड्राइविंग की भविष्यवाणी और/या संकेत देता है, तो आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार को नियंत्रित और कम करने के लिए उपायों का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि प्रणाली 1 भविष्यवाणी करती है कि वाहन 71 चौराहे 200a पर लाल बत्ती को तोड़ सकता है, तो प्रणाली 1 चौराहे 200b और 200c पर यातायात नियंत्रण संकेतों 202b और 202c को नियंत्रित करने के लिए एक नियंत्रण संकेत आउटपुट कर सकती है। इस तरह, यातायात नियंत्रण संकेत 202b और 202c लाल में बदल सकते हैं, उदाहरण के लिए, वाहन 71 चौराहे 200a से गुजरने से पहले ताकि वाहन 71 को धीमा करने और चौराहे 200b और 200c से पहले संकेत 202b और 202c लाल होने से पहले तेजी से गुजरने का प्रयास न करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके।’

ड्राइवर गोपनीयता में घुसपैठ

पिछले दशक में इन-व्हीकल ड्राइवर मॉनिटरिंग सिस्टम के प्रस्तावों ने भावना पहचान कंप्यूटर विजन एल्गोरिदम का शोषण किया है, साथ ही अन्य जैवमेट्रिक संकेतकों के साथ, ऐसी प्रणालियों का उत्पादन करने के लिए जो आक्रामक ड्राइवरों पर एक ‘ठंडा प्रभाव’ डालने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, क्योंकि आक्रामक ड्राइवर व्यवहार बीमा प्रीमियमों पर प्रभाव डाल सकता है या दुर्घटना जांच में साक्ष्य के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

इसके विपरीत, मिशिगन/डेन्सो प्रस्ताव को कुछ रूप में राज्य सहयोग के लिए अभिप्रेत किया गया प्रतीत होता है, जो अनिवार्य वाहन मानकों में परिवर्तन के माध्यम से हो सकता है। हालांकि, सामान्य समय में अमेरिकी आबादी की गतिशीलता को देखते हुए, और इस प्रणाली को सबसे अधिक लंबी दूरी के ड्राइवरों के लिए उपयुक्त होने के कारण, जैसे कि ट्रक ड्राइवर, यह देखना मुश्किल है कि क्या कुछ कम से कम संघीय कार्यान्वयन के बिना व्यावहारिक होगा, जब तक कि फ्रेमवर्क को गैर-भाग लेने वाले राज्य सीमाओं पर या ऐसे काउंटी में निष्क्रिय होने के लिए डिज़ाइन नहीं किया जाता है जो योजना का समर्थन नहीं करते हैं।

इस तरह की नवाचारों को आमतौर पर बीमा कंपनियों द्वारा चलाया जाता है जो निगरानी उपकरण स्थापित करने के लिए तैयार नीतिधारकों को पुरस्कृत करते हैं, सिविक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता इस मॉडल में फिट नहीं होती है, जो यह सुझाव देती है कि ऐसी प्रणाली को वैधानिक समर्थन और संघीय या राज्य वित्त पोषण की आवश्यकता होगी।

प्रस्तावित प्रणाली के लिए प्रस्तावित मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर का एक चित्रण, जिसमें रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) का उपयोग किया जाता है। हालांकि फ्रेमवर्क असुपरवाइज्ड लर्निंग का उपयोग करता है और वास्तविक समय में प्रतिक्रिया प्रदान करता है, यह ऑफलाइन प्रशिक्षण के लिए भी प्रावधान करता है ताकि अल्गोरिदम में आने वाले डेटा और घटनाओं के आधार पर सुधार किया जा सके। आक्रामक ड्राइविंग व्यवहार की पहचान डायनेमिक टाइम वार्पिंग (डीटीडब्ल्यू) द्वारा सुविधाजनक है, जो समय श्रृंखला विश्लेषण में उपयोग किया जाने वाला एक अल्गोरिदम है जो दो समय श्रृंखला या वस्तुओं की श्रृंखला की तुलना करता है जो गति में भिन्न हो सकती है।

राजस्व धारा

पेटेंट में प्रस्तावित प्रणाली अपनी तरह की पहली हो सकती है जो एक नागरिक फ्रेमवर्क में वास्तविक समय में आक्रामक ड्राइवर व्यवहार का विश्लेषण प्रदान करती है जो स्वचालित रूप से जुर्माना और दंड जारी कर सकती है, या खतरनाक ड्राइवर घटनाओं की स्थिति में अधिकारियों को सूचित कर सकती है। हालांकि, आविष्कारक स्वीकार करते हैं कि यह राजस्व-hungry नगरपालिका अधिकारियों द्वारा एक नकद गाय के रूप में दुरुपयोग किया जा सकता है।

नेडा मसौद, मिशिगन विश्वविद्यालय के सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग विभाग में सहायक प्रोफेसर, ने द एकेडमिक टाइम्स को बताया कि ‘झूठी अलार्म एक छोटी सी कीमत है जो प्रौद्योगिकी द्वारा प्रदान की जा सकने वाली उन्नत सुरक्षा के स्तर के लिए। यह कहा जाना चाहिए, हमेशा गलत तरीके से आरोपित व्यक्ति के लिए खुद का बचाव करने का अवसर होना चाहिए।’

पेटेंट आवेदन में आक्रामक ड्राइविंग घटनाओं की संभावना को स्वीकार किया जाता है जिसमें ऐसे वाहन शामिल हैं जिनमें ऑन-बोर्ड यूनिट (ओबीयू) नहीं हैं, जिसे आसपास के वाहनों के बाहरी अवलोकन द्वारा संबोधित किया जा सकता है जो उपकरण से लैस हैं, साथ ही चौराहे स्थापना भी। ऐसे मामलों में, पहचान स्वचालित लाइसेंस प्लेट पढ़ने (हालांकि पेटेंट आवेदन इस पर विचार नहीं करता है) जैसे अन्य तरीकों पर डिफ़ॉल्ट हो सकती है।

चौराहे उच्च जोखिम

मिशिगन पेटेंट चौराहों पर लापरवाह व्यवहार को संबोधित करता है, क्योंकि वे यातायात दुर्घटनाओं और उल्लंघनों का एक केंद्र हैं, जबकि इसी तरह के शोध ने सुपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) विश्लेषण का उपयोग करके यात्रा के दौरान घटनाओं की पहचान की है, जैसे कि खतरनाक लेन परिवर्तन। एक अन्य चीन-आधारित शोध पहल ने स्मार्टफ़ोन सेंसरों का उपयोग करके यात्रा के दौरान विचित्र व्यवहार का पता लगाने के लिए शोषण किया है।

संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन ने अनुमान लगाया कि 2008 में संयुक्त राज्य अमेरिका में हुई 40% दुर्घटनाएं चौराहों पर हुई गतिविधि से संबंधित थीं।