Команда исследователей из Технического университета Мюнхена (TUM) разработала новую систему раннего предупреждения для транспорта с автопилотом. Искусственный интеллект (ИИ) учился на датасете 2,5 тыс. реальных ситуаций. Исследование возможностей ИИ ученые провели вместе с BMW.
В ходе тестов выяснилось: технология в 85% случаев за семь секунд до возникновения потенциально критической ситуации предупредит водителя. И хотя автопилот в транспорте учится на сложных моделях с учетом многих факторов, но даже продвинутые модели не могут учесть всех нюансов на дороге, что грозит материальным и физическим ущербом.
Ученые для совершенствования автопилота использовали данные от машин без водителей, которые в реальных условиях были доведены «до предела» своих вычислительных и аналитических возможностей. Индикатором таких ситуаций стало переключение управления на себя инженером в салоне машины.
Технология использует датчики и камеры для захвата окружающих условий и записи данных о состоянии автомобиля (поворот колес, дорожная обстановка, метеоусловия, скорость и т.д.). Система ИИ, базирующаяся на рекуррентной нейронной сети (RNN), обучается распознаванию закономерностей с данными. Когда система обнаружит закономерность в потенциально опасных ситуациях, которые могли случиться в ходе реальных тестов автопилота, то водитель получит предупреждение о новой возможной критической ситуации.
«Каждый раз, когда во время тест-драйва возникает потенциально критическая ситуация, формируется новый учебный пример. Система не берет во внимание то, что «думает» транспортное средство, а анализирует ситуацию, ищет схожие и формирует закономерности», – объяснили ученые.
