AI Tabanlı Erken Uyarı Sistemi Gerçek Trafik Durumlarından Öğrenir

Münih Teknik Üniversitesi’ndeki (TUM) bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen bir yeni erken uyarı sistemi, AI’ı kullanarak binlerce gerçek trafik durumundan öğrenir. BMW Grubu ile birlikte yürütülen bir çalışmada, sistemin günümüzde kendi kendine sürüş yapan araçlar için faydalı olacağı gösterildi. Kullanıldığında, potansiyel olarak kritik durumlar için yedi saniyelik bir uyarı sağlayabilir, bu durumlar araçların tek başına karşılayamayacağı durumlardır. Doğruluk oranı %85 olarak belirlendi.

Kendi kendine sürüş yapan araçlar için güncel geliştirme çabaları, tüm trafik katılımcılarının davranışlarını analiz etmelerini sağlayan gelişmiş modelleri kullanır. Ancak bu modellerin çoğu, karmaşık veya öngörülemez durumları ele alma yeteneğini henüz göstermedi.

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

“Otomatik Sürüş için Durum ve Kamera Bilgisi Geç Fusionu Kullanılarak İçgörülü Hata Tahmini” adlı araştırma, IEEE Intelligent Transportation Systems Dergisi’nde yayımlandı.

Yeni yaklaşım, AI’ı kullanarak sistemin geçmiş durumlarından öğrenmesini sağlar. Daha spesifik olarak, bu geçmiş durumlar, kendi kendine sürüş yapan araçların gerçek trafikte sınırlarına ulaştıkları durumlarydı. Bu, insan sürücülerin araç kontrolünü ele almaları gerektiği zaman gerçekleşir, ya araç bunu sinyal verir ya da insan sürücü en güvenli seçenek olduğuna karar verir.

RNN ve Yedi Saniyelik Uyarı

Yeni sistem, çevre koşullarını yakalayan sensörler ve kameralara dayanır ve direksiyon açısı, yol koşulları ve hava durumu gibi durum verileri kaydedilir. AI sistemi, kalıpları tanımak için verileri işleyebilen bir yinelemeli sinir ağı (RNN) kullanır. Sistem, daha önce ele alınamayan yeni bir sürüş durumunu tespit ettiğinde, sürücüye önceden uyarı verir.

“Araçları daha otonom yapmak için birçok mevcut yöntem, araçların trafik hakkında neler bildiğini incelemeye çalışır ve sonra kullanılan modelleri geliştirmeye çalışır. Teknolojimizin büyük avantajı: araçların ne düşündüğünü完全 olarak ignor ediyoruz. Bunun yerine, gerçekten neler olduğu hakkında veri tabanlı kalıplar arıyoruz” diyor Steinbach. “Bu şekilde, AI, modellerin tanımlayamadığı veya henüz keşfedilmemiş olabilecek potansiyel olarak kritik durumları keşfeder. Sistemimiz, araçların zayıflıklarının nerede ve ne zaman ortaya çıkacağını bilen bir güvenlik işlevi sunar.”

Teknoloji, BMW Grubu ile birlikte test edildi ve kamu yollarındaki otonom araçlar analiz edildi. Bu, insan sürücünün müdahale ettiği 2500 durum sırasında gerçekleşti ve çalışma, sistemin %85 doğru olduğunu ve sürücülere yedi saniye önceden uyarı verebileceğini gösterdi.

Teknoloji, büyük miktarda veri gerektirir, çünkü sistemin gördüğü durumların sayısıyla sınırlıdır. Veri, esasen yoldaki geliştirme araçlarının sayısı nedeniyle kendiliğinden oluşturuldu.

“Potansiyel olarak kritik bir durum test sürüşü sırasında ortaya çıktığında, her zaman yeni bir eğitim örneği elde ederiz.”

Verilerin merkezi olarak depolanması nedeniyle, tüm filo bundan yararlanabilir.