Yapay Zeka Tabanlı Erken Uyarı Sistemi Gerçek Trafik Durumlarından Öğrenir

Münih Teknik Üniversitesi'ndeki (TUM) bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen araçlar için yeni bir erken uyarı sistemi, binlerce gerçek trafik durumundan bilgi almak için yapay zekadan yararlanıyor. BMW Group ile işbirliği içinde yürütülen bir çalışma, sistemin günümüzün kendi kendine giden araçlarına faydalı olacağını gösteriyor. Kullanıldığı takdirde otomobillerin tek başına üstesinden gelemeyecekleri durumlar olan potansiyel kritik durumlara karşı yedi saniyelik uyarı verebiliyor. Doğruluk oranı %85 olarak gösterildi. 

Kendi kendini süren araçlara yönelik mevcut geliştirme çabaları, araçların tüm trafik katılımcılarının davranışlarını analiz etmesini sağlayan gelişmiş modeller kullanıyor. Bununla birlikte, bu modellerin çoğu, karmaşık veya öngörülemeyen durumlarla başa çıkma becerisini henüz göstermemiştir.

Yeni erken uyarı sisteminin arkasındaki ekip, Medya Teknolojisi Başkanı ve TUM Münih Robotik ve Makine Zekası Okulu Yönetim Kurulu üyesi Prof. Eckehard Steinbach ile çalıştı.

“ başlıklı araştırmaDurum ve Kamera Bilgilerinin Geç Füzyonunu Kullanarak Otonom Sürüş İçin İçe Bakış Hata Tahmini"Yayınlandı Akıllı Ulaşım Sistemlerinde IEEE İşlemleri. 

Yeni yaklaşım, sistemin geçmiş durumlardan öğrenmesini sağlamak için yapay zekayı kullanır. Daha spesifik olarak, bu geçmiş durumlar, sürücüsüz arabaların gerçek dünya trafiğinde sınırlarına ulaştığı durumlardı. Bu, ya araba sinyal verdiği için ya da insan bunun en güvenli seçenek olduğuna karar verdiği için insan sürücülerin aracın kontrolünü ele geçirmesi gerektiğinde gerçekleşir. 

RNN ve Yedi Saniye Uyarısı

Yeni sistem, çevre koşullarını yakalayan sensörlere ve kameralara dayanıyor ve direksiyon simidi açısı, yol koşulları ve hava durumu gibi durum verileri kaydediliyor. AI sistemi, kalıpları tanımak için verileri işleyebilen tekrarlayan bir sinir ağı (RNN) kullanır. Sistem, daha önce üstesinden gelinemeyen yeni bir sürüş durumu algıladığında, sürücü önceden uyarılır.

“Araçları daha otonom hale getirmek için mevcut birçok yöntem, arabaların artık trafik hakkında ne anladığını inceliyor ve ardından kullandıkları modelleri iyileştirmeye çalışıyor. Teknolojimizin en büyük avantajı: Arabanın ne düşündüğünü tamamen görmezden geliyoruz. Bunun yerine, gerçekte ne olduğuna dayalı olarak kendimizi verilerle sınırlıyoruz ve kalıplar arıyoruz," diyor Steinbach. "Bu şekilde, yapay zeka, modellerin tanıyamayacağı veya henüz keşfedemeyeceği potansiyel olarak kritik durumları keşfeder. Bu nedenle sistemimiz, otomobillerin ne zaman ve nerede zayıf olduğunu bilen bir güvenlik işlevi sunuyor.”

Teknoloji, BMW Group ile test edildi ve halka açık yollardaki otonom araçlar analiz edildi. Bu, insan sürücünün müdahale ettiği 2500 durum sırasında gerçekleşti ve çalışma, sistemin %85 oranında doğru olduğunu ve sürücüleri yedi saniyeye kadar önceden uyarabildiğini gösterdi. 

Teknoloji, sistemin gördüğü durum sayısıyla sınırlı olduğundan, büyük miktarda veriye dayanır. Veriler temelde şu anda yolda olan geliştirme araçlarının sayısı göz önüne alındığında kendi kendine oluşturuldu. 

"Bir test sürüşünde potansiyel olarak kritik bir durum ortaya çıktığında, yeni bir eğitim örneğiyle karşılaşıyoruz." 

Veriler merkezi olarak saklandığından, tüm filo bundan öğrenebilir.