AI gali paversti automobilių avarijas praeities dalyku

Pavadinkite tai Mažumos ataskaita automobiliams.

Mokslininkai teigia, kad jie sukūrė būdą, kaip prognozuoti automobilių avarijas naudodami dirbtinį intelektą (AI), pagal naują tiriamasis darbas. Gilaus mokymosi modelis sukuria labai didelės raiškos avarijų rizikos žemėlapius. Tai dalis augančio judėjimo, kuris naudoja dirbtinį intelektą rizikai prognozuoti ir nelaimingų atsitikimų prevencijai.

Kompiuterių mokslininkas: „AI technologija iš esmės naudoja istorinius duomenis, kad pateiktų nuspėjamų įžvalgų Sameer Masky, FuseMachines generalinis direktorius pasakojo Lifewire interviu el. paštu. „Naudojant dirbtinį intelektą galima įvertinti ir tirti istorinius bei elgsenos duomenis aplinkui viskas nuo gamtos reiškinių, tokių kaip gaisras, ir žmogaus sukeltų situacijų, tokių kaip automobilių avarijos ir kibernetiniai atakų“.

Precog AI?

Filme Mažumos ataskaita, aktorius Tomas Cruise'as vaidino kaip detektyvas, kuris naudojo „priekabes“ siekdamas pažvelgti į ateitį ir užkirsti kelią nusikaltimams. Panašiai AI technologija, kurią sukūrė Masačusetso technologijos instituto (MIT) mokslininkai, yra skirta numatyti galimas automobilių avarijas.

AI modelis aprūpinamas istorinių avarijų duomenų, kelių žemėlapių, palydovinių vaizdų ir GPS deriniu. Suskaičiavęs skaičius, AI aprašo numatomą avarijų skaičių per tam tikrą laiką ateityje, kad nustatytų didelės rizikos sritis ir prognozuotų būsimą poveikį.

„Užfiksuodami pagrindinį rizikos pasiskirstymą, lemiantį būsimų avarijų tikimybę visose vietose, ir neturėdami istorinių duomenų, galime rasti saugesnių maršrutų, įjungti automatinį draudimo bendrovės gali teikti pritaikytus draudimo planus, pagrįstus klientų važiavimo trajektorijomis, padėti miestų planuotojams kurti saugesnius kelius ir netgi numatyti būsimas avarijas“, – sakė MIT Ph. D. studentas Songtao He, pagrindinis naujo straipsnio apie tyrimą autorius, sakė a spaudos pranešimas.

Autonominių transporto priemonių pramonėje AI vaidina svarbų vaidmenį planuojant ir valdant, Maxwellas Zhou, „DeepRoute.ai“ generalinis direktorius, įmonė, kurianti autonominio vairavimo sprendimus, sakė Lifewire interviu el. paštu.

Jutikliai renka visus savo aplinkos duomenis ir perduoda juos kompiuteriui apdoroti naudojant giluminio mokymosi modelius ir mašininio mokymosi algoritmus.

„Mes sukūrėme tokius neuroninius tinklus, kaip ir žmogaus smegenų, todėl jie mokomi pasitelkdami didžiulius kelių duomenis kuris pagilina jo supratimą apie aplinką ir galiausiai sukuria visą suvokimo sistemą“, - sakė Zhou sakė.

Pažvelkite į Silicio rutulį

Mokslininkai vis dažniau kreipiasi į dirbtinį intelektą, norėdami prognozuoti visų rūšių įvykius. Kai kurie AI panaudojimo būdai apima kibernetinio saugumo grėsmių numatymą ir vaizdo įrašų stebėjimą, kad būtų galima numatyti gamtos reiškinius, tokius kaip laukiniai gaisrai, potvyniai ir uraganai.

„DI yra naudingas numatant nesaugius įvykius, nes gali matyti toliau ir daryti išvadas greičiau nei žmonės“, – sakė Zhou.

AI pagrįstas modelio atpažinimu, Mike'as BetzerisAI bendrovės „Hypergiant“ generalinis direktorius pasakojo „Lifewire“ interviu el. paštu. Tai reiškia, kad mašininio mokymosi modeliai gali apskaičiuoti didelius duomenų kiekius ir pateikti rekomendacijas dėl numatomo rezultato.

„Modelis sukuria rizikos projekciją ir padeda žmonėms suprasti polinkį į nelaimę“, – sakė Betzeris. „Mes tai jau matome su orų modeliavimu, nelaimingų atsitikimų modeliavimu ir kitais pavojingais įvykiais.

Tikėtina, kad dirbtinis intelektas bus giliai integruotas į ateities autonomines transporto priemones, prognozavo Zhou. Ateityje automobiliai ir sunkvežimiai, taksi ir autobusai turės tokias funkcijas kaip eismo juostos keitimo sistema, jutiklių rinkinys, skirtas išvengti susidūrimo, ir skaičiavimo platforma, skirta apdoroti informaciją realiuoju laiku.

„Tai reiškia, kad avarijų duomenys bus renkami ir analizuojami realiuoju laiku, bus padidintas reagavimo po avarijos efektyvumas ir gali būti sumažintos tolimesnės saugos problemos“, – sakė jis.

Viena daug žadanti dabartinių tyrimų sritis, galinti padėti išvengti žūčių eismo įvykiuose, yra dirbtinio intelekto naudojimas, siekiant aptikti beveik neįvykusius įvykius ir pavojingą elgesį. AI kelių saugumo ekspertas Sohaibas Ahmadas Khanas „Lifewire“ sakė interviu elektroniniu paštu.

„Kiekvienai sankryžai gali būti suteiktas saugos įvertinimas, atsižvelgiant į jų beveik nepasitaikomų balų rezultatus, o miesto ištekliai gali būti nukreipti į pavojingesnes“, – pridūrė jis. "Šis gebėjimas kiekybiškai įvertinti saugos problemas turės daug įtakos ateityje."