عدد اليوم
طور باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة Motional المتخصصة في تقنيات المركبات ذاتية القيادة نظاماً للذكاء الاصطناعي يساعد البشر على فهم قرارات السيارات ذاتية القيادة والتنبؤ بأخطائها، بما قد يعزز السلامة والشفافية أثناء القيادة.
وتعتمد السيارات ذاتية القيادة على نماذج التعلم العميق لاتخاذ قرارات القيادة، لكنها قد تتصرف بشكل غير متوقع، مثل التوقف المفاجئ أمام مركبة طوارئ. ويصعب عادة معرفة السبب وراء هذه القرارات لأن آلية عمل النماذج الداخلية معقدة وغير واضحة.
ولمعالجة ذلك، طور الباحثون نظاماً أطلقوا عليه Concept-Wrapper Network (CW-Net)، يحوّل آلية اتخاذ القرار داخل نموذج القيادة إلى مفاهيم مفهومة، مثل «الاقتراب من مركبة متوقفة» أو «الاقتراب من دراجة هوائية»، من دون التأثير في أداء السيارة.
ويعمل النظام داخل بنية التخطيط المعتمدة على التعلم الآلي، بحيث يستخدم المفاهيم التي يحددها لتفسير مسار السيارة وقرارها في الوقت الفعلي.
ودُرّب CW-Net باستخدام 130 مليون مثال لمشاهد من سيارات ذاتية القيادة، ما مكّنه من التعرف إلى مجموعة واسعة من المفاهيم في ظروف مختلفة.
وفي اختبارات على سيارة أجرة ذاتية القيادة تابعة لـMotional على مضمار خاص، ساعد النظام سائق السلامة على التنبؤ بسلوك السيارة في المواقف المفاجئة.
وفي إحدى الحالات، توقفت السيارة عند الاقتراب من دراجة هوائية. وافترض سائق السلامة أنها رصدت الدراجة، لكن تفسير CW-Net كشف أن النظام لم يكن مهيأ بصورة صحيحة لاكتشافها، وأن مساره كان يمكن أن يؤدي إلى اصطدام. وتوقفت السيارة بدلًا من ذلك بعدما فعّل نظام الكبح الطارئ نتيجة اقترابها الشديد من الدراجة.
وأتاح هذا التفسير للسائق خفض السرعة أو الانتقال إلى القيادة اليدوية في وقت مبكر عند تكرار موقف مشابه، كما يمكن أن يساعد المهندسين على معالجة الخلل في النظام.
محتوى مشابه.. عقل رقمي وقلب كهربائي.. صناعة السيارات تتغير إلى الأبد
وأظهرت تجارب محاكاة أوسع، اعتمدت على مواقف قيادة حقيقية جُمعت في لاس فيغاس، أن تفسيرات CW-Net حسّنت بشكل ملحوظ قدرة المشاركين على التنبؤ بسلوك السيارات ذاتية القيادة.
ويرى الباحثون أن التقنية قد تسهم مستقبلًا في تعزيز قابلية تفسير أنظمة القيادة الذاتية وبناء مستوى مناسب من الثقة بها، إلى جانب مساعدة المهندسين على اكتشاف أخطاء أنظمة الذكاء الاصطناعي وإصلاحها قبل أن تتسبب في حوادث.
ونُشرت الدراسة في مجلة Nature.
أسامة عثمان (أبوظبي)
