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IBM könnte eine Lösung für eines der größten Probleme von selbstfahrenden Autos haben

2022

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Die Dynamik zwischen menschlichen Fahrern und autonomen Fahrzeugen ist kompliziert, aber Forscher von IBM haben ein neues kognitives System patentiert, mit dessen Hilfe festgestellt werden kann, ob und wann eine Person - oder das selbstfahrende System - die Kontrolle übernehmen sollte. Es basiert auf einer Vielzahl von Indikatoren, einschließlich Faktoren wie Ermüdung des Menschen und emotionaler Verfassung sowie der gesamten mechanischen Funktion des Fahrzeugs.

An Bord befindliche Sensoren überwachen physiologische Aspekte des Menschen - wie die Herzfrequenz, die Blickrichtung und die Konzentration seiner Aufmerksamkeit - und das kognitive System erkennt möglicherweise, dass das Auto in der Lage ist, eine bestimmte Situation sicherer zu navigieren. Das System würde gleichzeitig die technischen Aspekte des Fahrzeugs genau überwachen und nach Hindernissen oder Fehlern Ausschau halten, die für einen Menschen möglicherweise besser zu bewerkstelligen sind. IBM sieht es als dritte Intelligenz, die beide potenziellen Fahrer im Auge behält.

Wenn das System beispielsweise ein geringfügiges Problem wie ein Problem mit dem Reifendruck erkennt, ist dies möglicherweise eine gute Gelegenheit für den Menschen, die Kontrolle zu übernehmen. Die Analyse sollte jedoch zunächst dazu dienen, sicherzustellen, dass der Fahrer bereit und bereit ist, das Steuer in die Hand zu nehmen, und die gesammelten Daten für seine Entscheidung und Empfehlung heranziehen. Und wenn das System entscheidet, dass weder das Auto noch der Mensch fahrbereit sind, würde es versuchen, automatisch abzubremsen und an einem sicheren Ort anzuhalten. Abgesehen von direkt messbaren Faktoren kann das System auch andere selbstfahrende Verkehrsmuster und Unfallverläufe überprüfen, um mehr über die Umgebung zu erfahren.

"Wir stellen uns ein selbstfahrendes Fahrzeug vor, das in der Lage ist, die Bereitschaft und das Risiko zu beurteilen, die mit der Übernahme des Fahrzeugs durch einen Menschen verbunden sind, wenn Anomalien an Bord vorliegen", sagt James Kozloski, ein Erfindermeister von IBM Research, die Computational Neuroscience studiert.

Stellen Sie sich ein anderes Szenario vor, in dem ein Kind vor dem Auto auf die Straße rennt. Die Person kann auf die Bremse treten, um den Unfall zu vermeiden, kann sich dann aber verwirren oder ablenken. Das IBM-System würde das aufgreifen und vorschlagen, dass das Auto selbst fährt. Das, so Kozloski, wäre der perfekte Moment für das Auto, um das Steuer zu übernehmen und langsam zu fahren, bis der Mensch die Chance hatte, sich zu beruhigen.

Aaron Steinfeld, Associate Research Professor an der Carnegie Mellon University, untersucht die Beziehung zwischen Menschen und komplizierten Systemen.

In vielen autonomen Fahrzeugen können die Leute jetzt jederzeit vom Computer absteigen, indem sie auf die Bremse drücken oder einen Schalter betätigen, sagt Steinfeld, unabhängig davon, ob dies eine gute Idee ist oder nicht. Alternativ, fügt er hinzu, kann das Auto eine Person mit einem Ton und Licht übernehmen lassen, obwohl die Methode variiert. In der Regel liegt dies jedoch an einem Systemfehler oder an schlechtem Wetter. Ein intelligenteres System würde den menschlichen Fahrern helfen, mehr Vertrauen in die KI zu haben, als nur ein mechanisches Problem oder ein Notfall.

"Die Realität ist, dass die [professionellen] Fahrer darin geschult sind, nach diesen [Warnungen] zu suchen und nach ihnen Ausschau zu halten", sagt er, während dies für die breite Öffentlichkeit nicht der Fall ist.

In Bezug auf die Sicherheit im Allgemeinen gibt Steinfeld an, dass die autonome Autofirma von Waymo Alphabet eine niedrigere Crash-per-Mile-Rate aufweist als normale Fahrzeuge, obwohl immer Menschen anwesend sind, um die Kontrolle zu übernehmen.

Eine der großen Herausforderungen ist es jedoch, AI beizubringen, die Bereitschaft eines Menschen zu erkennen. »Wenn Sie im Stau stehen, sind Sie in einer Art Abseitszone und achten kaum darauf, dass Sie von außen jemandem sehr ähnlich sehen, der aufpasst«, sagt er . »Deshalb ist es ein schweres Problem.«

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