IBM רשמה פטנט על מערכת העברת שליטה ברכב בין הנהג למכונית האוטונומית – לפי הסיכון שבדרך

0

IBM רשמה פטנט על מערכת למידת מכונה המסוגלת להעביר באופן דינאמי את השליטה במכונית אוטונומית, בין נהג אנושי לבין מעבד שליטה המשולב במכונית עצמה, בכל מקרה של סכנה פונטנציאלית – תוך הצגת אמצעי הביטחון המסוגל לסייע במניעת תאונות.

חוקרי IBM פיתחו את המערכת, עליה רשמו פטנט, על בסיס ההבנה הקיימת לגבי האופן שבו מתבצע תהליך הקוגניציה והתגובה בסביבה הביולוגית של המוח האנושי. הרקע אותו הביאו חוקרים אלה, בתחום הבינה החישובית, הוביל לבניית מודל עיבוד קוגניטיבי וטכניקות המשלבות חיישנים ובינה מלאכותית, על מנת לקבוע באופן דינאמי את פוטנציאל בעיות הבטיחות הניצבות בפני המכונית – ולהחליט האם לתת למכונית לנהל את עצמה, או להעביר את השליטה לידי הנהג.
כך, למשל, כאשר מכונית אוטונומית חווה בעיה תפעולית, כמו מערכת בלימה בלתי תקינה, תנאי ראות ירודים או שיבושים בדרך, עשויה המערכת של IBM לשקול האם להותיר את הנהיגה בידי הנהג – או להעבירה אוטומטית לשליטה עצמית, בשל יכולתה של המערכת האוטונומית לטפל טוב יותר במצב החריג (U.S. Patent #9,566,986: Controlling driving modes of self-driving vehicles).

ד"ר אסף עדי, מנהל בכיר בתחום ה- IOT והמחשוב הלביש במעבדת המחקר של IBM בחיפה מסר כי "התקשורת בין הנהג לרכב היא דו כיוונית, כך שאם הרכב מבחין כי הנהג עייף מעט או שהדרך הצפויה בשעה הקרובה היא מונוטונית, יציע הרכב לנהג לשלב מערכות אוטונומיות או חצי אוטונומיות )כגון בקרת שיוט) ולשנות את סביבת הנהיגה )שינוי מוזיקה, טמפרטורה, תאורה) על מנת להקל על הנהג וליצור סביבת נהיגה בטוחה יותר". עוד הוסיף עדי כי: "אותן טכנולוגיות המפותחות כאן אצלנו בחיפה מזהות את מצב הנהג ומהוות תשתית טכנולוגית לשיתופי פעולה בין IBM ל-Olli, פרויקט הרכב האוטונומי i ו- BMW, תוך יצירת סביבת נהיגה אינטואיטיבית ואישית יותר".

לצד הפטנט לשימוש בלמידת מכונה בהתמודדות עם המורכבות הכרוכה בתפעול דינאמי של המעבר בין נהיגה אנושית לנהיגה אוטונומית, מתמקדות המצאות אחרות של החברה בסיוע למכוניות אוטונומיות לצפות טוב יותר ולהגיב נכון יותר לפעולות של נהגים אנושיים. כך, למשל, בפטנט "מודל אוטומטי של נהגים לשילוב של מכוניות נהוגות על ידי בני אדם ברשת מכוניות אוטונומיות" (U.S. Patent #9,361,409: Automatic driver modeling for integration of human-controlled vehicles into an autonomous vehicle network), מתארים חוקרי IBM מערכת למידת מכונה הבונה מודל של טכניקות נהיגה אנושית. ההמצאה משתמשת בממשק אחיד, המאפשר למכוניות אוטונומיות לתקשר זו עם זו, ללמוד ולהבין טוב יותר כיצד לתקשר עם נהגים אנושיים, ככל שהמודל הופך מודע יותר ולומד באופן מעמיק יותר.

 


שתף

אודות מחבר

Menachem Marom