Trong một sự phát triển đầy hứa hẹn cho công nghệ xe tự lái, một nhóm nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Tandon NYU đã tiết lộ một thuật toán—được gọi là Học tập nhìn trước tăng cường siêu biểu tượng thần kinh (NUMERLA)—có thể giải quyết thách thức lâu dài về việc thích ứng với thực tế không thể đoán trước. -các kịch bản thế giới trong khi vẫn duy trì sự an toàn.
Tín dụng: Unsplash/CC0 Miền công cộng
Nghiên cứu được thực hiện bởi Quanyan Zhu, phó giáo sư kỹ thuật điện và máy tính của NYU Tandon, và bằng tiến sĩ của ông. ứng cử viên Haozhe Lei. Nó xuất hiện trên máy chủ in sẵn arXiv .
Trí tuệ nhân tạo và học máy đã giúp ô tô tự lái hoạt động trong các tình huống ngày càng phức tạp, cho phép chúng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ cảm biến, hiểu được môi trường phức tạp và điều hướng đường phố trong khi tuân thủ luật lệ giao thông.
Tuy nhiên, khi chúng vượt ra khỏi môi trường được kiểm soát để hòa vào sự hỗn loạn của giao thông trong thế giới thực, hiệu suất của những phương tiện như vậy có thể bị giảm sút, có khả năng dẫn đến tai nạn.
NUMERLA nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa an toàn và khả năng thích ứng. Thuật toán đạt được điều này bằng cách liên tục cập nhật các giới hạn an toàn trong thời gian thực, đảm bảo rằng ô tô tự lái có thể điều hướng các tình huống lạ trong khi vẫn duy trì an toàn là ưu tiên hàng đầu.
Khung NUMERLA hoạt động như sau: Khi ô tô tự lái gặp một môi trường đang phát triển, nó sẽ sử dụng các quan sát để điều chỉnh “niềm tin” của mình về tình hình hiện tại. Dựa trên niềm tin này, nó đưa ra dự đoán về hiệu suất trong tương lai trong một khung thời gian xác định. Sau đó, nó tìm kiếm các ràng buộc an toàn thích hợp và cập nhật cơ sở kiến thức tương ứng.
Chính sách của ô tô được điều chỉnh bằng cách sử dụng tính năng tối ưu hóa giao diện với các hạn chế về an toàn, dẫn đến chiến lược kiểm soát trực tuyến dưới mức tối ưu nhưng an toàn về mặt thực nghiệm.
Một trong những cải tiến quan trọng của NUMERLA nằm ở các ràng buộc mang tính biểu tượng về phía trước của nó. Bằng cách đưa ra các phỏng đoán về phương thức hoạt động trong tương lai và kết hợp các ràng buộc an toàn mang tính biểu tượng, xe tự lái có thể thích ứng với các tình huống mới một cách nhanh chóng trong khi vẫn ưu tiên an toàn.
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm NUMERLA trên một nền tảng máy tính mô phỏng môi trường đô thị—đặc biệt là để xác định khả năng đáp ứng người đi bộ qua đường ẩu—và nó vượt trội hơn các thuật toán khác trong những tình huống đó.
