يستخدم محرك اختبار كونتيننتال الذكاء الاصطناعي

شركة تكنولوجيا تمكن السيارات ذات القدرات البشرية

من المتطلبات الأساسية لأحدث أنظمة المساعدة في القيادة وأنظمة القيادة المستقلة الفهم التفصيلي والتقييم الدقيق لحالة الطريق من قبل السيارة. لتمكين المركبات الآلية من تولي السيطرة على السائقين ، يجب على المركبات فهم تصرفات جميع مستخدمي الطريق حتى يتمكنوا من اتخاذ القرارات الصحيحة في مواقف القيادة المختلفة. خلال معرض CES Asia ، الحدث الرائد في مجال الإلكترونيات والتكنولوجيا في آسيا ، ستكشف شركة التكنولوجيا كونتيننتال عن منصة رؤية الكمبيوتر التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية والتعلم الآلي لتحسين تكنولوجيا الاستشعار الخاصة بها وتمكين السيارة.

سيستخدم النظام الجيل الخامس الجديد من كاميرا كونتيننتال متعددة الوظائف ، والتي ستدخل الإنتاج الضخم في عام 2020 ، وستعمل مع الشبكات العصبية جنبًا إلى جنب مع صور الكمبيوتر التقليدية. الهدف من النظام هو تحسين فهم الموقف باستخدام خوارزميات ذكية ، بما في ذلك تحديد نوايا وإيماءات المشاة.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في إعادة خلق أفعال الإنسان. بفضل برنامج الذكاء الاصطناعي ، أصبحت السيارة قادرة على تفسير المواقف المعقدة والتي لا يمكن التنبؤ بها - فهي لا ترى فقط ما هو أمامي ، ولكن أيضًا ما يمكن أن يكون أمامي "، كما يقول كارل هاوبت ، مدير Advanced Driver Assistance النظام في كونتيننتال. "نحن نرى الذكاء الاصطناعي باعتباره تقنية أساسية للقيادة الذاتية وجزءًا لا يتجزأ من مستقبل السيارات."

مثلما يرى السائقون بيئتهم من خلال حواسهم ، ويعالجون المعلومات بذكائهم ، ويتخذون القرارات وينفذونها بأيديهم وأقدامهم أثناء القيادة ، يجب أن تكون السيارة الآلية قادرة على القيام بكل ذلك بنفس الطريقة. هذا يتطلب أن تكون قدراته على الأقل نفس قدرات الإنسان.

يفتح الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة لرؤية الكمبيوتر. يمكن للذكاء الاصطناعي رؤية الناس والتنبؤ بنواياهم وإيماءاتهم. يقول روبرت تيل ، رئيس التعلم الآلي في أنظمة مساعدة السائق المتقدمة: "يجب أن تكون السيارة ذكية بما يكفي لفهم كل من سائقها ومحيطها". مثال يوضح المفهوم: لن تتفاعل الخوارزمية في نظام التحكم الآلي إلا عندما يدخل أحد المشاة إلى الطريق. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ، بدورها ، التنبؤ بنوايا المشاة أثناء اقترابهم. وبهذا المعنى ، فإنهم يشبهون السائق المتمرس الذي يفهم غريزيًا أن مثل هذا الموقف قد يكون حرجًا ويستعد للتوقف.

تمامًا مثل الناس ، تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تعلم قدرات جديدة - يفعل الناس ذلك في مدارس تعليم القيادة ، وفي أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال "التعلم الخاضع للإشراف". للتطور ، يحلل البرنامج كميات هائلة من البيانات لاستخراج استراتيجيات العمل الناجحة وغير الناجحة.

2020-08-30