Atslēgas līdzņemšanai
- Pētnieki arvien vairāk pievēršas AI, lai mēģinātu prognozēt visu veidu bīstamus notikumus.
- MIT zinātnieki apgalvo, ka ir izstrādājuši veidu, kā paredzēt autoavārijas, izmantojot mākslīgo intelektu.
- AI var arī paredzēt kiberdrošības draudus un dabas parādības, piemēram, savvaļas ugunsgrēkus, plūdus un viesuļvētras.
Sauciet to par mazākuma ziņojumu automašīnām.
Zinātnieki apgalvo, ka ir izstrādājuši veidu, kā paredzēt autoavārijas, izmantojot mākslīgo intelektu (AI), liecina jauns pētnieciskais dokuments. Dziļās mācīšanās modelis rada ļoti augstas izšķirtspējas avāriju riska kartes. Tā ir daļa no augošas kustības, kas izmanto AI, lai prognozētu riskus un palīdzētu novērst negadījumus.
"AI tehnoloģija pēc būtības izmanto vēsturiskos datus, lai sniegtu prognozējošu ieskatu," e-pasta intervijā Lifewire pastāstīja datorzinātnieks Samērs Maskijs, FuseMachines izpilddirektors. "Izmantojot mākslīgo intelektu, ir iespējams novērtēt un pētīt vēsturiskos un uzvedības datus par visu, sākot no dabas parādībām, piemēram, ugunsgrēkiem, un cilvēka izraisītām situācijām, piemēram, automašīnu avārijām un kiberuzbrukumiem."
Precog AI?
Filmā Minority Report aktieris Toms Krūzs spēlēja detektīva lomā, kurš izmantoja "priekšmetējus", lai gūtu ieskatu nākotnē un novērstu noziegumus. Tāpat Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta (MIT) pētnieku izstrādātā mākslīgā intelekta tehnoloģija ir paredzēta iespējamu autoavāriju prognozēšanai.
AI ir noderīga, lai prognozētu nedrošus notikumus, jo tā spēj redzēt tālāk un secināt ātrāk nekā cilvēki.
AI modelim tiek ievadīti vēsturiski avāriju dati, ceļu kartes, satelītattēli un GPS. Pēc skaitļu noteikšanas AI apraksta paredzamo avāriju skaitu nākotnē, lai noteiktu augsta riska zonas un prognozētu turpmāko ietekmi.
"Tverot pamata riska sadalījumu, kas nosaka turpmāko avāriju iespējamību visās vietās, un bez jebkādiem vēsturiskiem datiem, mēs varam atrast drošākus maršrutus, ļaut auto apdrošināšanas kompānijām nodrošināt pielāgotus apdrošināšanas plānus, pamatojoties uz klientu braukšanas trajektorijām., palīdzēt pilsētplānotājiem izstrādāt drošākus ceļus un pat paredzēt nākotnes avārijas," MIT Ph. D. students Songtao He, vadošais autors jaunam pētījumam par pētījumu, teica ziņu izlaidumā.
Autonomās braukšanas transportlīdzekļu nozarē mākslīgajam intelektam ir nozīmīga loma plānošanā un kontrolē, e-pasta intervijā Lifewire pastāstīja Maksvels Džou, uzņēmuma DeepRoute.ai izpilddirektors, kas izstrādā autonomas braukšanas risinājumus.
Sensori apkopo visus apkārtnes datus un nodod tos datoram, lai apstrādātu, izmantojot dziļās mācīšanās modeļus un mašīnmācīšanās algoritmus.
"Mēs izstrādājām neironu tīklus, piemēram, cilvēka smadzenes, tāpēc tas tiek apmācīts, izmantojot masveida ceļu datus, kas padziļina tās izpratni par vidi un galu galā izveido pilnīgu uztveres sistēmu," sacīja Džou.
Ieskatieties silīcija bumbiņā
Zinātnieki arvien vairāk pievēršas AI, lai mēģinātu prognozēt visa veida notikumus. Daži AI lietojumi ietver kiberdrošības draudu prognozēšanu un video uzraudzību, lai paredzētu tādas dabas parādības kā meža ugunsgrēki, plūdi un viesuļvētras.
"AI ir noderīgs, lai prognozētu nedrošus notikumus, jo tas spēj redzēt tālāk un izdarīt secinājumus ātrāk nekā cilvēki," sacīja Džou.
AI pamatā ir modeļu atpazīšana, AI uzņēmuma Hypergiant izpilddirektors Maiks Betzers pastāstīja Lifewire e-pasta intervijā. Tas nozīmē, ka mašīnmācīšanās modeļi var aprēķināt lielu datu apjomu un pēc tam sniegt ieteikumus par paredzamo rezultātu.
"Tas, ko modelis dara, veido riska projekciju un palīdz cilvēkiem izprast noslieci uz katastrofu," sacīja Betzers. "Mēs to jau redzam laikapstākļu modelēšanā, negadījumu modelēšanā un citos bīstamos notikumos."
AI, visticamāk, būs dziļi integrēts nākotnes autonomajos transportlīdzekļos, prognozēja Džou. Nākotnē automašīnām un kravas automašīnām, taksometriem un autobusiem būs tādas funkcijas kā joslu maiņas sistēma, sensoru komplekts sadursmju novēršanai un skaitļošanas platforma reāllaika informācijas apstrādei.
"Tas nozīmē, ka avāriju dati tiks apkopoti un analizēti reāllaikā, tiks palielināta pēcavārijas reakcijas efektivitāte un var tikt samazinātas turpmākas drošības problēmas," viņš teica.
Viena daudzsološa pašreizējā pētījuma joma, kas varētu palīdzēt novērst satiksmes negadījumus, ir mākslīgā intelekta izmantošana, lai atklātu gandrīz negadījumus un bīstamu uzvedību, AI ceļu satiksmes drošības eksperts Sohaibs Ahmads Kāns pastāstīja Lifewire e-pasta intervijā.
"Katram krustojumam var piešķirt drošības novērtējumu, pamatojoties uz to gandrīz garām rādītājiem, un pilsētas resursus var novirzīt tiem, kas ir bīstamāki," viņš piebilda. "Šai iespējai kvantitatīvi izmērīt drošības problēmas nākotnē būs liela ietekme."
