تطوير خوارزمية للسيارات ذاتية القيادة تجعلها أكثر أمانًا

ووفقًا لما ذكره موقع “techxplore”، أجرى البحث Quanyan Zhu، أستاذ مشارك في الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر بجامعة نيويورك تاندون، وحاصل على درجة الدكتوراه، وقد ساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي السيارات ذاتية القيادة على العمل في سيناريوهات متزايدة التعقيد، ما يسمح لها بمعالجة كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار، وفهم البيئات المعقدة، والتنقل في شوارع المدينة مع الالتزام بقواعد المرور.

ومع ذلك، فعندما تغامر هذه المركبات خارج البيئات الخاضعة للرقابة وتدخل في فوضى حركة المرور في العالم الحقيقي، فإن أداء هذه المركبات يمكن أن يتعثر، مما قد يؤدي إلى وقوع حوادث.

تهدف الخوارزمية الجديدة  NUMERLA إلى سد الفجوة بين السلامة والقدرة على التكيف، وتحقق الخوارزمية ذلك من خلال التحديث المستمر لقيود السلامة في الوقت الفعلي، مما يضمن قدرة السيارات ذاتية القيادة على التنقل في سيناريوهات غير مألوفة مع الحفاظ على السلامة كأولوية قصوى.

يعمل إطار عمل NUMERLA على النحو التالي: عندما تواجه سيارة ذاتية القيادة بيئة متطورة، فإنها تستخدم الملاحظات لتعديل اعتقادها بشأن الوضع الحالي، وبناءً على هذا الاعتقاد، فإنها تقوم بالتنبؤ بأدائها المستقبلي ضمن إطار زمني محدد، ثم تبحث بعد ذلك عن قيود السلامة المناسبة وتقوم بتحديث قاعدة معارفها وفقًا لذلك.

يتم تعديل سياسة السيارة باستخدام تحسين المظهر الأمامي مع قيود السلامة، مما يؤدي إلى استراتيجية تحكم عبر الإنترنت دون المستوى الأمثل ولكنها آمنة تجريبيًا.