Detekcija slijepih točki u autonomnim automobilima

Autonomni automobili još uvijek su podložni činjenju grešaka, jer treniranje njihovog AI-a može uzeti u obzir ograničeni broj mogućih situacija u prometu.

Zanstvenici MIT-a i Microsoft Researcha razvijaju model koji je namijenjen uočavanju "slijepih točaka" na sličan način kao što to čine ljudi. Novi model mijenja svoje ponašanje obzirom na to kako se ponašaju drugi sudionici u prometu u određenim situacijama. Na primjer, ako autonomno vozilo ne zna da se mora parkirati sa strane kada cestom juri vozilo hitne pomoći, naučiti će što činiti promatranjem drugih vozila.

Istraživači su također pronašli način kako da umjetna inteligencija ne bude previše samouvjerena. Algoritam strojnog učenja će stoga u svim, pa čak i u naizgled sigurnim situacijama tražiti potencijalni rizik, pa će čak i u slučaju kada neku akciju smatra točnu s 90-postotnom sigurnošću moći pronaći slabost kojoj se treba posvetiti.

Ova tehnologija se zasad testira samo u video igrama gdje postoji broj limitiranih parametara i gdje su uvjeti za vožnju gotovo savršeni, pa MIT i Microsoft žele novi model strojnog učenja testirati u pravim automobilima. Mnogi, posebice stariji AI sustavi u autonomnim autima još uvijek imaju problema s naizgled sitnim događajima poput snijega i poledice, pa bi novi algoritam trebao značajno povećati sigurnost koju narušavaju događaji koji nisu planirani usprkos velikim količinama mogućih scenarija koji se nalaze u bazi sustava. Znanstvenici smatraju da nije moguće predvidjeti baš sve situacije koje se događaju ili se mogu dogoditi u prometu, pa bi novi algoritam to trebao riješiti učenjem iz svoje okoline.