MIT-system hjelper til med å forutsi folks kjørende personligheter

Vår autonome fremtid: Driverløse biler, droner og robotkjøretøy vil føre til enestående endring og berøre hver bransje Driverløse biler er verdens mest fremtredende eksempel på AI og robotikk i aksjon. Men førerløse lastebiler, semis, leveringskjøretøyer og droner er klare til å slippe løs et nytt nivå av automatisering i bedriften.

Et team av forskere ved MITs datavitenskap og kunstig intelligenslaboratorium (CSAIL) har utviklet et system for å avgjøre om selvkjørende biler kan programmeres for å forutsi kjørespersonlighetene til sjåfører i andre kjøretøyer.

Mer om kunstig intelligens

  • Google DeepMind-grunnlegger Demis Hassabis: Tre sannheter om AI
  • De 10 mest etterspurte AI-jobbene i verden
  • De 3 mest oversett begrensningene av AI i virksomheten
  • Hvordan bli maskinlæringsingeniør: Et jukseark

Systemet klassifiserer sjåførenes oppførsel for å hjelpe selvkjørende biler bedre å forutse hva andre biler vil gjøre, slik at de kan kjøre tryggere blant dem.

Forskerne benyttet en eksisterende ramme som brukes for personligheter kjent som "sosial verdiorientering", som representerer graden som noen er egoistisk ("egoistisk") i motsetning til altruistisk eller samarbeidsvillig ("prososial"). Systemet kartlegger deretter kjøretøyer i sanntid for førerløse kjøretøy basert på denne målingen.

IT-leders guide til fremtiden for autonome kjøretøy (TechRepublic Premium)

For tiden er selvkjørende biler generelt programmert til å anta at alle mennesker opptrer på samme måte, sa Wilko Schwarting, en MIT-forskerstudie og studiens ledende forskningsforfatter.

For eksempel kan det være et utfordrende sammenslåingsscenario på en kort motorvei på rampen der et autonome kjøretøy må forhandle med en annen sjåfør om hvorvidt og hvordan det kan utføre sammenslåingen.

Ofte, sier Schwarting, har menneskelige sjåfører enten bremset opp for å øke gapestørrelsen for å gjøre det mulig for en bil å fullføre sammenslåingen - eller fremskynde å signalisere at det ikke er OK å slå seg sammen.

"Et autonomt kjøretøy må gjenkjenne disse subtile sosiale signalene om egoisme og samarbeid - og hvis du ikke gjør det, reduserer ikke bare den totale strømmen av trafikknettet, men påvirker også sikkerheten" for bilene i den trafikken, forklarte han. "Vi ønsket å lage et system som muliggjør mer menneskelignende kjøring for autonome kjøretøy, ved å bedre forstå den sosiale oppførselen til sjåførene rundt dem."

Forskerne designet og testet en algoritme i denne typen sammenslåingsscenarioer, så vel som en der ubeskyttede venstresving blir gjort. De demonstrerte at de bedre kunne forutsi oppførselen til andre biler med en faktor på 25%.

En av utfordringene forskerne oppdaget i den første fasen av testing var at modellering av menneskelige sjåfører er vanskelig, sa Schwarting. "Vi må ta hensyn til hvordan våre egne handlinger vil påvirke handlingene til sjåførene rundt oss."

SVO er en god beregning for å estimere oppførselen til menneskelige sjåfører under disse sammenslåingen og venstresvingende interaksjoner, sa han.

"Det lar oss også bestemme hvor uselvisk (eller egoistisk) en AV skal være avhengig av scenariet. Å oppføre seg altfor konservativ er ikke alltid det tryggeste alternativet, fordi det kan forårsake forvirring blant menneskelige sjåfører."

Det er ingen tidslinje ennå for implementering av SVO-systemet Schwarting sa. "Som et neste trinn håper vi å prøve å bruke modellen på fotgjengere, sykler og andre typer agenter som vil være en del av disse miljøene, " sa han.

"Vi vil også se på andre robot-systemer som trenger å samhandle med oss, for eksempel husholdningsroboter som kan dra nytte av et slikt system, " så vel som omsorgsfulle roboter og guide for roboter.

"Det endelige målet er å utvikle AV-er som lettere kan samhandle med menneskelige drivere i miljøer i den virkelige verden, " sa han. "Å skape mer menneskelignende oppførsel for dem er grunnleggende for sikkerheten til passasjerer og omliggende kjøretøyer, fordi det å oppføre seg på en forutsigbar måte gjør det mulig for mennesker å forstå og på passende måte svare på handlingene til AV."

Akkurat nå er alle elementene som er involvert i kjøringen for kompliserte til at et robotikksystem kan håndtere alene, ifølge en egen MIT-studie fra august.

Likevel sa forfatterne at det faktum at mennesker trenger å spille en integrert rolle i den selvkjørende prosessen, er den nåværende utfordringen, på grunn av "den underliggende usikkerheten rundt menneskelig atferd, representert ved alle typer sosial interaksjon og konfliktløsning mellom kjøretøyer, fotgjengere, og syklister. "

Tekniske nyheter du kan bruke nyhetsbrev

Vi leverer de nyeste teknologiske nyhetshistoriene om selskapene, menneskene og produktene som revolusjonerer planeten. Leveres daglig

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com