โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
ระบบเตือนล่วงหน้าโดยใช้ AI ที่เรียนรู้จากสถานการณ์จริงของการจราจร
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
ระบบเตือนล่วงหน้าสำหรับยานพาหนะที่พัฒนาโดยทีมนักวิจัยจาก Technical University of Munich (TUM) ใช้ AI เพื่อเรียนรู้จากสถานการณ์จริงของการจราจรหลายพันสถานการณ์ การศึกษาที่ดำเนินการร่วมกับ BMW Group ได้แสดงให้เห็นว่าระบบนี้จะมีประโยชน์ต่อการขับขี่แบบอัตโนมัติในปัจจุบัน หากใช้ ระบบสามารถให้การเตือนล่วงหน้า 7 วินาทีก่อนสถานการณ์ที่อาจเกิดอันตราย ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่รถยนต์ไม่สามารถจัดการได้ด้วยตนเอง อัตราความแม่นยำแสดงให้เห็นว่าระบบมีความแม่นยำ 85%
ความพยายามในการพัฒนารถยนต์ขับขี่แบบอัตโนมัติปัจจุบันใช้โมเดลที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้รถยนต์สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของทุกผู้เข้าร่วมการจราจร อย่างไรก็ตาม โมเดลส่วนใหญ่ยังคงไม่ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการสถานการณ์ที่ซับซ้อนหรือไม่คาดคิด
ทีมที่อยู่เบื้องหลังระบบเตือนล่วงหน้าใหม่นี้ทำงานร่วมกับ Prof. Eckehard Steinbach ประธานคณะกรรมการเทคโนโลยีมีเดียและสมาชิกคณะกรรมการบริหารของ Munich School of Robotics and Machine Intelligence ที่ TUM
การวิจัยที่มีชื่อเรื่องว่า “Introspective Failure Prediction for Autonomous Driving Using Late Fusion of State and Camera Information” ได้รับการตีพิมพ์ใน IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
แนวทางใหม่นี้ใช้ AI เพื่อให้ระบบสามารถเรียนรู้จากสถานการณ์ในอดีต โดยเฉพาะสถานการณ์ที่รถยนต์ขับขี่แบบอัตโนมัติไปถึงขีดจำกัดในจราจรโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อผู้ขับขี่ต้องควบคุมรถยนต์เอง ไม่ว่าจะเป็นเพราะรถยนต์ส่งสัญญาณหรือผู้ขับขี่ตัดสินใจว่ามันเป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยที่สุด
RNN และการเตือนล่วงหน้า 7 วินาที
ระบบใหม่นี้พึ่งพาสัญญาณและกล้องที่บันทึกสภาพแวดล้อม และข้อมูลสถานะ เช่น มุมของพวงมาลัย สภาพถนน และสภาพอากาศ ระบบ AI ใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบเรียกซ้ำ (RNN) ซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลเพื่อระบุรูปแบบ เมื่อระบบตรวจพบสถานการณ์การขับขี่ใหม่ที่ไม่สามารถจัดการได้ก่อนหน้านี้ ผู้ขับขี่จะได้รับการเตือนล่วงหน้า
“เพื่อให้รถยนต์เป็นอัตโนมัติมากขึ้น วิธีการที่มีอยู่ส่วนใหญ่ศึกษาว่ารถยนต์เข้าใจเรื่องการจราจรอย่างไร และจากนั้นพยายามปรับปรุงโมเดลที่รถยนต์ใช้ ข้อได้เปรียบใหญ่ของเทคโนโลยีของเรา: เราเพิกเฉยต่อความคิดของรถยนต์แทนเรา เราจำกัดตัวเองเฉพาะข้อมูลที่เกิดจากสิ่งที่เกิดขึ้นจริง และค้นหารูปแบบ” Steinbach กล่าว “ในทางนี้ AI ค้นพบสถานการณ์ที่อาจเกิดอันตรายที่โมเดลอาจไม่สามารถระบุหรือยังไม่ค้นพบ ระบบของเราจึงมีฟังก์ชันความปลอดภัยที่รู้ว่าเมื่อไหร่และที่ไหนรถยนต์มีความอ่อนแอ”
เทคโนโลยีนี้ได้รับการทดสอบร่วมกับ BMW Group และรถยนต์ขับขี่แบบอัตโนมัติบนท้องถนนสาธารณะ ซึ่งเกิดขึ้นระหว่าง 2,500 สถานการณ์ที่ผู้ขับขี่เข้าแทรกแซง และการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าระบบมีความแม่นยำ 85% และสามารถเตือนผู้ขับขี่ล่วงหน้า 7 วินาที
เทคโนโลยีนี้พึ่งพาข้อมูลจำนวนมาก เนื่องจากมีข้อจำกัดโดยจำนวนสถานการณ์ที่ระบบได้เห็น ข้อมูลเกิดขึ้นเองโดยอาศัยจำนวนรถยนต์ในการพัฒนาที่อยู่บนถนนในปัจจุบัน
“ทุกครั้งที่สถานการณ์ที่อาจเกิดอันตรายเกิดขึ้นระหว่างการขับขี่ทดสอบ เราจะได้ตัวอย่างการฝึกอบรมใหม่”
เนื่องจากข้อมูลถูกเก็บไว้กลาง ทั้งฝูงรถยนต์สามารถเรียนรู้จากมันได้
