Pagrindiniai pasiėmimai
- Tyrėjai vis dažniau kreipiasi į dirbtinį intelektą, norėdami numatyti visų rūšių pavojingus įvykius.
- MIT mokslininkai teigia sukūrę būdą, kaip nuspėti automobilių avarijas naudojant dirbtinį intelektą.
- AI taip pat gali numatyti kibernetinio saugumo grėsmes ir gamtos reiškinius, tokius kaip gaisrai, potvyniai ir uraganai.
Pavadinkite tai automobilių mažumos ataskaita.
Mokslininkai teigia sukūrę būdą, kaip nuspėti automobilių avarijas naudodami dirbtinį intelektą (AI), teigiama naujame tyrimo dokumente. Gilaus mokymosi modelis sukuria labai didelės raiškos avarijų rizikos žemėlapius. Tai dalis augančio judėjimo, kuris naudoja dirbtinį intelektą rizikai prognozuoti ir nelaimingų atsitikimų prevencijai.
„AI technologija iš esmės pasitelkia istorinius duomenis, kad pateiktų nuspėjamų įžvalgų“, – interviu el. paštu „Lifewire“sakė kompiuterių mokslininkas Sameer Maskkey, „FuseMachines“generalinis direktorius. „Naudojant dirbtinį intelektą galima įvertinti ir tirti istorinius ir elgsenos duomenis apie viską, pradedant gamtos reiškiniais, pvz., gaisrais, ir žmogaus sukeltų situacijų, tokių kaip automobilių avarijos ir kibernetinės atakos.“
Precog AI?
Filme „Minority Report“aktorius Tomas Cruise'as vaidino detektyvą, kuris naudojo „ankstukus“siekdamas pažvelgti į ateitį ir užkirsti kelią nusik altimams. Panašiai AI technologija, kurią sukūrė Masačusetso technologijos instituto (MIT) mokslininkai, skirta numatyti galimas automobilių avarijas.
AI naudinga nuspėti nesaugius įvykius, nes gali matyti toliau ir daryti išvadas greičiau nei žmonės.
AI modelis tiekiamas 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 jokių istorinių duomenų, galime rasti saugesnius maršrutus, leisti automobilių draudimo bendrovėms 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, pranešime spaudai sakė.
Savarankiško vairavimo transporto priemonių pramonėje AI vaidina svarbų vaidmenį planuojant ir valdant, „Lifewire“interviu el. paštu sakė Maxwellas Zhou, bendrovės „DeepRoute.ai“, kuriančios autonominio vairavimo sprendimus, generalinis direktorius.
Jutikliai renka visus savo aplinkos duomenis ir perduoda juos kompiuteriui apdoroti naudojant giluminio mokymosi modelius ir mašininio mokymosi algoritmus.
„Mes sukūrėme neuroninius tinklus, panašius į žmogaus smegenų tinklus, todėl jie mokomi pasitelkiant didžiulius kelių duomenis, kurie gilina aplinkos supratimą ir galiausiai sukuria visą suvokimo sistemą“, – sakė Zhou.
Pažvelk į silicio rutulį
Mokslininkai vis dažniau kreipiasi į dirbtinį intelektą, norėdami prognozuoti visų rūšių įvykius. Kai kurie AI naudojimo būdai apima kibernetinio saugumo grėsmių prognozavimą ir vaizdo įrašų stebėjimą, kad būtų galima numatyti gamtos reiškinius, tokius kaip gaisrai, potvyniai ir uraganai.
„AI naudingas nuspėjant nesaugius įvykius, nes gali matyti toliau ir daryti išvadas greičiau nei žmonės“, – sakė Zhou.
AI yra pagrįsta modelio atpažinimu, interviu el. paštu „Lifewire“sakė AI bendrovės „Hypergiant“generalinis direktorius Mike'as Betzeris. Tai reiškia, kad mašininio mokymosi modeliai gali apskaičiuoti didelius duomenų kiekius ir pateikti rekomendacijas dėl numatomo rezultato.
„Modelis kuria rizikos projekciją ir padeda žmonėms suprasti polinkį į nelaimę“, – sakė Betzeris. „Tai jau matome modeliuojant orus, modeliuojant avarijas ir kitus pavojingus įvykius.“
AI greičiausiai 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 kompiuterinė platforma informacijai realiuoju laiku apdoroti.
„Tai reiškia, kad avarijų duomenys bus renkami ir analizuojami realiuoju laiku, bus padidintas atsako po avarijos efektyvumas ir gali būti sumažintos tolimesnės saugos problemos“, – sakė jis.
Viena perspektyvi dabartinių tyrimų sritis, galinti padėti išvengti žuvusiųjų eismo įvykiuose, yra dirbtinio intelekto naudojimas, norint aptikti beveik neįvykusius įvykius ir pavojingą elgesį, interviu „Lifewire“el. paštu sakė dirbtinio intelekto kelių saugumo ekspertas Sohaibas Ahmadas Khanas.
„Kiekvienai sankryžai gali būti suteiktas saugos įvertinimas, pagrįstas beveik praleistų rungtynių balais, o miesto ištekliai gali būti nukreipti į pavojingesnes“, – pridūrė jis. "Ši galimybė kiekybiškai įvertinti saugos problemas turės daug įtakos ateityje."
