Ένα ταίρι φτιαγμένο στον παράδεισο των μεταφορών: AI και αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο που οδηγούμε και μεταφέρουμε αγαθά και ανθρώπους. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, γνωστά και ως αυτόνομα οχήματα, είναι ένας τύπος οχήματος που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη και άλλες προηγμένες τεχνολογίες για την πλοήγηση σε δρόμους και αυτοκινητόδρομους χωρίς την ανάγκη ανθρώπινου οδηγού.

Υπάρχουν πολλά οφέλη από τα αυτόνομα αυτοκίνητα. Πρώτον, έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν σημαντικά τον αριθμό των ατυχημάτων που προκαλούνται από ανθρώπινο λάθος. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε λιγότερους θανάτους και τραυματισμούς στο δρόμο. Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν επίσης να βελτιώσουν τη ροή της κυκλοφορίας και να μειώσουν τη συμφόρηση, καθώς είναι σε θέση να επικοινωνούν μεταξύ τους και να λαμβάνουν αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο για να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές και τις ταχύτητες τους.

Επιπλέον, τα αυτόνομα αυτοκίνητα θα μπορούσαν επίσης να έχουν θετικό αντίκτυπο στο περιβάλλον μειώνοντας την κατανάλωση καυσίμου και τις εκπομπές ρύπων. Θα μπορούσαν επίσης να αυξήσουν την κινητικότητα για άτομα που δεν μπορούν να οδηγήσουν λόγω ηλικίας, αναπηρίας ή άλλων παραγόντων.

Πώς χρησιμοποιείται η τεχνητή νοημοσύνη σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα;

Υπάρχουν ακόμη πολλές προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν προτού διαδοθούν τα αυτόνομα αυτοκίνητα. Μία από τις κύριες προκλήσεις είναι η ανάπτυξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που είναι αρκετά αξιόπιστα και ασφαλή ώστε να χρησιμοποιούνται σε δημόσιους δρόμους. Υπάρχουν επίσης ρυθμιστικά, νομικά και ηθικά ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη, όπως ο τρόπος διασφάλισης της ασφάλειας των επιβατών και των πεζών και ο τρόπος χειρισμού της ευθύνης σε περίπτωση ατυχήματος.

Παρά αυτές τις προκλήσεις, η ανάπτυξη των αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων προχωρά με γρήγορους ρυθμούς. Πολλές εταιρείες, συμπεριλαμβανομένων παραδοσιακών αυτοκινητοβιομηχανιών και εταιρειών τεχνολογίας, επενδύουν σε μεγάλο βαθμό στην τεχνολογία και τα αυτόνομα αυτοκίνητα δοκιμάζονται ήδη σε δημόσιους δρόμους σε ορισμένες περιοχές. Είναι πιθανό να δούμε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα στους δρόμους στο εγγύς μέλλον, αν και είναι δύσκολο να προβλέψουμε ακριβώς πότε θα γίνουν κοινά.

Τεχνητή νοημοσύνη στην αυτοκινητοβιομηχανία

Ακολουθούν μερικοί τρόποι με τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα:

Αίσθηση και αντίληψη

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα χρησιμοποιούν μια ποικιλία αισθητήρων, όπως κάμερες, lidar, ραντάρ και αισθητήρες υπερήχων, για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το περιβάλλον τους. Αυτά τα δεδομένα στη συνέχεια υποβάλλονται σε επεξεργασία και αναλύονται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI για τη δημιουργία ενός λεπτομερούς χάρτη του περιβάλλοντος και για τον εντοπισμό αντικειμένων, όπως πεζούς, άλλα οχήματα, φανάρια και οδικές πινακίδες.

Λήψη αποφάσης

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να λαμβάνουν αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με βάση τα δεδομένα που συλλέγουν από τους αισθητήρες τους. Για παράδειγμα, εάν ένα αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο εντοπίσει έναν πεζό που διασχίζει το δρόμο, θα χρησιμοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη για να καθορίσει την καλύτερη πορεία δράσης, όπως να επιβραδύνει ή να σταματήσει.

Προγνωστική μοντελοποίηση

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για να προβλέψουν τη συμπεριφορά άλλων χρηστών του δρόμου, όπως οι πεζοί και άλλα οχήματα. Αυτό βοηθά το αυτοκίνητο να προβλέψει πιθανά προβλήματα και να λάβει τα κατάλληλα μέτρα για να τα αποφύγει.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Ορισμένα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα είναι εξοπλισμένα με τεχνολογία αναγνώρισης φωνής που επιτρέπει στους επιβάτες να επικοινωνούν με το αυτοκίνητο χρησιμοποιώντας φυσική γλώσσα. Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την κατανόηση και την απόκριση σε προφορικές εντολές.

Συνολικά, η τεχνητή νοημοσύνη είναι βασικό συστατικό των αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, που τους επιτρέπει να αισθάνονται, να αντιλαμβάνονται και να πλοηγούνται στο περιβάλλον τους, καθώς και να λαμβάνουν αποφάσεις και να ανταποκρίνονται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες σε πραγματικό χρόνο.

Βαθιά μάθηση στα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα

Η βαθιά μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει εκπαίδευση τεχνητών νευρωνικών δικτύων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Αυτά τα νευρωνικά δίκτυα είναι σε θέση να μαθαίνουν και να αναγνωρίζουν μοτίβα σε δεδομένα και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να εκτελέσουν ένα ευρύ φάσμα εργασιών, όπως η αναγνώριση εικόνας και ομιλίας, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η προγνωστική μοντελοποίηση.

Στο πλαίσιο των αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, η βαθιά μάθηση χρησιμοποιείται συχνά για τη βελτίωση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπουν στο αυτοκίνητο να πλοηγείται και να παίρνει αποφάσεις. Για παράδειγμα, αλγόριθμοι βαθιάς εκμάθησης μπορούν να εκπαιδευτούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων εικόνων και βίντεο για να μπορούν το αυτοκίνητο να αναγνωρίζει και να ταξινομεί αντικείμενα στο περιβάλλον του, όπως πεζούς, άλλα οχήματα και σήματα κυκλοφορίας.

---

Το πλαίσιο βαθιάς εκμάθησης PaddlePaddle επεκτείνει την τεχνητή νοημοσύνη σε βιομηχανικές εφαρμογές

---

Η βαθιά εκμάθηση χρησιμοποιείται επίσης για τη βελτίωση της ακρίβειας της προγνωστικής μοντελοποίησης σε αυτοκίνητα αυτόνομης οδήγησης. Για παράδειγμα, το αυτοκίνητο μπορεί να χρησιμοποιήσει αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για να αναλύσει δεδομένα από τους αισθητήρες του και να προβλέψει την πιθανότητα ένας πεζός να διασχίσει το δρόμο σε μια συγκεκριμένη τοποθεσία ή την πιθανότητα ένα άλλο όχημα να κάνει ξαφνική αλλαγή λωρίδας.

Η σημασία του GDDR6 για τα αυτόνομα αυτοκίνητα

Το GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) είναι ένας τύπος μνήμης που χρησιμοποιείται σε μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) για την αποθήκευση και επεξεργασία δεδομένων για απόδοση γραφικών και άλλες εργασίες με υπολογιστική ένταση. Στο πλαίσιο της αυτόνομης οδήγησης, το GDDR6 είναι σημαντικό γιατί επιτρέπει την υψηλής ταχύτητας επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που απαιτούνται για τη λειτουργία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων.

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα βασίζονται σε μια ποικιλία αισθητήρων, όπως κάμερες, lidar, ραντάρ και αισθητήρες υπερήχων, για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το περιβάλλον τους. Αυτά τα δεδομένα στη συνέχεια υποβάλλονται σε επεξεργασία και αναλύονται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI για τη δημιουργία ενός λεπτομερούς χάρτη του περιβάλλοντος και για τον εντοπισμό αντικειμένων, όπως πεζούς, άλλα οχήματα, φανάρια και οδικές πινακίδες. Η επεξεργασία και η ανάλυση δεδομένων που απαιτούνται για την ενεργοποίηση αυτών των εργασιών είναι υπολογιστικά εντατική και απαιτεί μνήμη υψηλής ταχύτητας όπως το GDDR6 για την αποθήκευση και γρήγορη πρόσβαση στα δεδομένα.

Εκτός από τη δυνατότητα επεξεργασίας δεδομένων υψηλής ταχύτητας, το GDDR6 είναι επίσης ενεργειακά αποδοτικό, κάτι που είναι σημαντικό για τη λειτουργία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, καθώς πρέπει να μπορούν να λειτουργούν για μεγάλες χρονικές περιόδους χωρίς να χρειάζεται επαναφόρτιση.

Συνολικά, το GDDR6 είναι μια σημαντική τεχνολογία για το μέλλον της αυτόνομης οδήγησης, καθώς επιτρέπει τη γρήγορη και αποτελεσματική επεξεργασία των μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που απαιτούνται για τη λειτουργία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων.

Αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης αυτοκινήτων και αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα

Τόσο οι εποπτευόμενες όσο και οι μη εποπτευόμενες μέθοδοι μάθησης χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης αυτοκινήτου.

Εποπτευόμενη μάθηση

Η εποπτευόμενη μάθηση είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης κατά την οποία ένα μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα επισημασμένο σύνολο δεδομένων, που σημαίνει ότι τα δεδομένα έχουν επισημανθεί με τη σωστή έξοδο. Ο στόχος της εποπτευόμενης μάθησης είναι η εκμάθηση μιας συνάρτησης που αντιστοιχίζει τις εισόδους σε εξόδους με βάση τα δεδομένα με ετικέτα.

Κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, το μοντέλο παρουσιάζεται με ένα σύνολο ζευγών εισόδου/εξόδου και χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο βελτιστοποίησης για να προσαρμόσει τις εσωτερικές του παραμέτρους έτσι ώστε να μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια την έξοδο που δίνεται σε μια νέα είσοδο. Μόλις το μοντέλο έχει εκπαιδευτεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να κάνει προβλέψεις για νέα, αόρατα δεδομένα.

Η εποπτευόμενη μάθηση χρησιμοποιείται συνήθως για εργασίες όπως η ταξινόμηση (πρόβλεψη μιας ετικέτας τάξης), η παλινδρόμηση (πρόβλεψη μιας συνεχούς τιμής) και η δομημένη πρόβλεψη (πρόβλεψη μιας ακολουθίας ή μιας εξόδου με δομή δέντρου).

Η εποπτευόμενη μάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε αυτοκίνητα αυτόνομης οδήγησης με διάφορους τρόπους. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα:

• Αναγνώριση αντικειμένου: Οι αλγόριθμοι εποπτευόμενης μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση ενός μοντέλου ώστε να αναγνωρίζει αντικείμενα στα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες ενός αυτοοδηγούμενου αυτοκινήτου. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο θα μπορούσε να εκπαιδευτεί ώστε να αναγνωρίζει πεζούς, άλλα οχήματα, φανάρια και οδικές πινακίδες σε εικόνες ή σύννεφα σημείων lidar.
• Πρίπλασμα: Οι αλγόριθμοι εποπτευόμενης μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση ενός μοντέλου για την πρόβλεψη της πιθανότητας ορισμένων γεγονότων να συμβούν στο περιβάλλον. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο θα μπορούσε να εκπαιδευτεί για να προβλέψει την πιθανότητα ενός πεζού να διασχίσει το δρόμο σε μια συγκεκριμένη τοποθεσία ή την πιθανότητα ένα άλλο όχημα να κάνει ξαφνική αλλαγή λωρίδας.
• Πρόβλεψη συμπεριφοράς: Οι αλγόριθμοι εποπτευόμενης μάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση ενός μοντέλου για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς άλλων χρηστών του δρόμου, όπως οι πεζοί και άλλα οχήματα. Αυτό θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί, για παράδειγμα, για την πρόβλεψη της πιθανότητας ότι ένας πεζός θα διασχίσει το δρόμο σε μια συγκεκριμένη τοποθεσία ή για την πρόβλεψη της πιθανότητας ένα άλλο όχημα να κάνει ξαφνική αλλαγή λωρίδας.

Μη εποπτευόμενη μάθηση

Η μάθηση χωρίς επίβλεψη είναι ένας τύπος μηχανικής μάθησης κατά την οποία ένα μοντέλο εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτα, που σημαίνει ότι τα δεδομένα δεν επισημαίνονται με τη σωστή έξοδο. Ο στόχος της μάθησης χωρίς επίβλεψη είναι να ανακαλύψει μοτίβα ή σχέσεις στα δεδομένα, αντί να προβλέψει ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα.

Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη δεν έχουν συγκεκριμένο στόχο για πρόβλεψη και αντίθετα χρησιμοποιούνται για την εύρεση προτύπων και σχέσεων στα δεδομένα. Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται συχνά για εργασίες όπως ομαδοποίηση (ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων μαζί), μείωση διαστάσεων (μείωση του αριθμού των χαρακτηριστικών στα δεδομένα) και ανίχνευση ανωμαλιών (προσδιορισμός σημείων δεδομένων που είναι ασυνήθιστα ή δεν ταιριάζουν με τα υπόλοιπα δεδομένα).

Η μάθηση χωρίς επίβλεψη μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα με διάφορους τρόπους. Ακολουθούν μερικά παραδείγματα:

• Ανίχνευση ανωμαλιών: Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό ασυνήθιστων ή απροσδόκητων γεγονότων στα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες ενός αυτοοδηγούμενου αυτοκινήτου. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος εκμάθησης χωρίς επίβλεψη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό ενός πεζού που διασχίζει το δρόμο σε μια απροσδόκητη τοποθεσία ή ενός οχήματος που κάνει μια απότομη αλλαγή λωρίδας.
• Ομαδοποίηση: Οι αλγόριθμοι μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη ομαδοποίηση δεδομένων που συλλέγονται από τους αισθητήρες ενός αυτόνομου αυτοκινήτου, ομαδοποιώντας παρόμοια σημεία δεδομένων μαζί. Αυτό θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί, για παράδειγμα, για ομαδοποίηση σημείων δεδομένων που αντιστοιχούν σε διαφορετικούς τύπους οδοστρωμάτων ή για ομαδοποίηση σημείων δεδομένων που αντιστοιχούν σε διαφορετικές συνθήκες κυκλοφορίας.
• Εξαγωγή χαρακτηριστικών: Οι αλγόριθμοι εκμάθησης χωρίς επίβλεψη μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εξαγωγή χαρακτηριστικών από τα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες ενός αυτοοδηγούμενου αυτοκινήτου. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος εκμάθησης χωρίς επίβλεψη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό χαρακτηριστικών σε ένα σύννεφο σημείων lidar που αντιστοιχούν στις άκρες των αντικειμένων στο περιβάλλον ή για τον εντοπισμό χαρακτηριστικών σε μια εικόνα που αντιστοιχούν στις άκρες των αντικειμένων στη σκηνή.

Επίπεδα αυτονομίας σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα ταξινομούνται γενικά σύμφωνα με τα επίπεδα αυτοματισμού, που κυμαίνονται από το επίπεδο 0 (χωρίς αυτοματισμό) έως το επίπεδο 5 (πλήρως αυτόνομα). Τα επίπεδα αυτοματισμού ορίζονται από την Εταιρεία Μηχανικών Αυτοκινήτου (ΣΑΕ) και έχουν ως εξής:

Επίπεδο 0: Χωρίς αυτοματοποίηση

Ο οδηγός έχει τον απόλυτο έλεγχο του οχήματος ανά πάσα στιγμή.

Επίπεδο 1: Βοήθεια οδηγού

Το όχημα διαθέτει ορισμένες αυτοματοποιημένες λειτουργίες, όπως διατήρηση λωρίδας ή προσαρμοστικό cruise control, αλλά ο οδηγός πρέπει να παραμένει προσεκτικός και έτοιμος να αναλάβει τον έλεγχο ανά πάσα στιγμή.

Επίπεδο 2: Μερικός αυτοματισμός

Το όχημα διαθέτει πιο προηγμένες αυτοματοποιημένες λειτουργίες, όπως η δυνατότητα ελέγχου της επιτάχυνσης, του φρεναρίσματος και της διεύθυνσης του οχήματος, αλλά ο οδηγός πρέπει να παρακολουθεί το περιβάλλον και να είναι έτοιμος να επέμβει εάν χρειαστεί.

Επίπεδο 3: Αυτοματισμός υπό όρους

Το όχημα είναι σε θέση να εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης υπό ορισμένες συνθήκες, αλλά ο οδηγός πρέπει να είναι έτοιμος να αναλάβει τον έλεγχο εάν το όχημα αντιμετωπίσει μια κατάσταση που δεν μπορεί να χειριστεί.

Επίπεδο 4: Υψηλός αυτοματισμός

Το όχημα είναι σε θέση να εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης κάτω από ένα ευρύ φάσμα συνθηκών, αλλά ο οδηγός μπορεί να χρειαστεί να αναλάβει τον έλεγχο σε ορισμένες καταστάσεις, όπως σε κακές καιρικές συνθήκες ή σε πολύπλοκα περιβάλλοντα οδήγησης.

Επίπεδο 5: Πλήρης αυτοματισμός

Το όχημα είναι σε θέση να εκτελεί όλες τις εργασίες οδήγησης υπό οποιεσδήποτε συνθήκες και δεν απαιτείται από τον οδηγό να αναλάβει τον έλεγχο.

Αξίζει να σημειωθεί ότι τα αυτόνομα αυτοκίνητα δεν βρίσκονται ακόμη στο επίπεδο 5, και δεν είναι ξεκάθαρο πότε θα φτάσουν σε αυτό το επίπεδο. Τα περισσότερα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα που κυκλοφορούν αυτή τη στιγμή βρίσκονται στο επίπεδο 4 ή χαμηλότερο.

Αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα: Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα

Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα έχουν τη δυνατότητα να αποφέρουν πολλά οφέλη, αλλά υπάρχουν επίσης ορισμένες προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν πριν γίνουν ευρέως διαδεδομένες.

ΥΠΕΡ

• Μειωμένα ατυχήματα: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν σημαντικά τον αριθμό των ατυχημάτων που προκαλούνται από ανθρώπινο λάθος, γεγονός που θα μπορούσε να οδηγήσει σε λιγότερους θανάτους και τραυματισμούς στο δρόμο.
• Βελτιωμένη ροή κυκλοφορίας: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να βελτιώσουν τη ροή της κυκλοφορίας και να μειώσουν τη συμφόρηση επικοινωνώντας μεταξύ τους και λαμβάνοντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο για να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές και τις ταχύτητες τους.
• Αυξημένη κινητικότητα: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να αυξήσουν την κινητικότητα για άτομα που δεν μπορούν να οδηγήσουν λόγω ηλικίας, αναπηρίας ή άλλων παραγόντων.
• Περιβαλλοντικά οφέλη: Τα αυτόνομα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να μειώσουν την κατανάλωση καυσίμου και τις εκπομπές ρύπων, γεγονός που θα μπορούσε να έχει θετικό αντίκτυπο στο περιβάλλον.

ΚΑΤΑ

• Ζητήματα αξιοπιστίας και ασφάλειας: Υπάρχουν ανησυχίες σχετικά με την αξιοπιστία και την ασφάλεια των αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, ειδικά σε περίπλοκες ή απρόβλεπτες καταστάσεις οδήγησης.
• Απώλεια εργασίας: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν ενδεχομένως να οδηγήσουν σε απώλεια θέσεων εργασίας για ανθρώπους οδηγούς, όπως οδηγούς ταξί και φορτηγών.
• Ηθικά και νομικά ζητήματα: Υπάρχουν ηθικά και νομικά ζητήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη, όπως ο τρόπος διασφάλισης της ασφάλειας των επιβατών και των πεζών και ο τρόπος αντιμετώπισης της ευθύνης σε περίπτωση ατυχήματος.
• Κίνδυνοι για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο: Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να είναι ευάλωτα σε επιθέσεις στον κυβερνοχώρο, γεγονός που θα μπορούσε να θέσει σε κίνδυνο την ασφάλεια και το απόρρητό τους.

Πραγματικά παραδείγματα αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων

Υπάρχουν πολλά παραδείγματα αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων που αναπτύσσονται ή βρίσκονται ήδη στο δρόμο:

Waymo

Waymo είναι μια εταιρεία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων που ανήκει στην Alphabet, τη μητρική εταιρεία της Google. Τα αυτόνομα αυτοκίνητα της Waymo δοκιμάζονται σε δημόσιους δρόμους σε πολλές πόλεις των Ηνωμένων Πολιτειών, συμπεριλαμβανομένου του Φοίνιξ της Αριζόνα και του Ντιτρόιτ του Μίσιγκαν.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

Tesla Autopilot

Tesla Autopilot είναι ένα σύστημα ημιαυτόνομης οδήγησης που είναι διαθέσιμο σε ορισμένα μοντέλα Tesla. Αν και δεν είναι πλήρως αυτοοδηγούμενο, επιτρέπει στο αυτοκίνητο να χειρίζεται ορισμένες οδηγικές εργασίες, όπως διατήρηση λωρίδας και αλλαγή λωρίδας, με ελάχιστη συνεισφορά από τον οδηγό.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

Κρουαζιέρα

Κρουαζιέρα είναι μια εταιρεία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων που ανήκει στη General Motors. Τα αυτόνομα αυτοκίνητα της Cruise δοκιμάζονται σε δημόσιους δρόμους στο Σαν Φρανσίσκο της Καλιφόρνια και στο Φοίνιξ της Αριζόνα.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

αυγή

αυγή είναι μια εταιρεία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων που αναπτύσσει τεχνολογία αυτόνομων οχημάτων για χρήση σε ποικίλες εφαρμογές, όπως επιβατικά οχήματα, οχήματα παράδοσης και δημόσια μέσα μεταφοράς. Τα αυτόνομα αυτοκίνητα της Aurora δοκιμάζονται σε δημόσιους δρόμους σε πολλές πόλεις των Ηνωμένων Πολιτειών.

[Ενσωματωμένο περιεχόμενο]

Βασικά καραβάνια

• Η τεχνητή νοημοσύνη παίζει καθοριστικό ρόλο στην ανάπτυξη και λειτουργία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων.
• Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα να αισθάνονται, να αντιλαμβάνονται και να πλοηγούνται στο περιβάλλον τους, καθώς και να λαμβάνουν αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με βάση τα δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες τους.
• Η βαθιά μάθηση, ένας τύπος μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει εκπαίδευση τεχνητών νευρωνικών δικτύων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, χρησιμοποιείται ευρέως στην ανάπτυξη αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων.
• Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα ταξινομούνται γενικά σύμφωνα με τα επίπεδα αυτοματισμού, που κυμαίνονται από το επίπεδο 0 (χωρίς αυτοματισμό) έως το επίπεδο 5 (πλήρως αυτόνομα).
• Τα περισσότερα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα επί του παρόντος στο δρόμο βρίσκονται στο επίπεδο 4 ή χαμηλότερο, πράγμα που σημαίνει ότι είναι σε θέση να εκτελούν όλες τις οδηγικές εργασίες υπό ορισμένες συνθήκες, αλλά ο οδηγός πρέπει να είναι έτοιμος να αναλάβει τον έλεγχο εάν είναι απαραίτητο.
• Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν σημαντικά τον αριθμό των ατυχημάτων που προκαλούνται από ανθρώπινο λάθος, γεγονός που θα μπορούσε να οδηγήσει σε λιγότερους θανάτους και τραυματισμούς στο δρόμο.
• Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να βελτιώσουν τη ροή της κυκλοφορίας και να μειώσουν τη συμφόρηση επικοινωνώντας μεταξύ τους και λαμβάνοντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο για να βελτιστοποιήσουν τις διαδρομές και τις ταχύτητες τους.
• Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να αυξήσουν την κινητικότητα για άτομα που δεν μπορούν να οδηγήσουν λόγω ηλικίας, αναπηρίας ή άλλων παραγόντων.
• Τα αυτόνομα αυτοκίνητα θα μπορούσαν να μειώσουν την κατανάλωση καυσίμου και τις εκπομπές ρύπων, γεγονός που θα μπορούσε να έχει θετικό αντίκτυπο στο περιβάλλον.
• Υπάρχουν προκλήσεις που πρέπει να αντιμετωπιστούν προτού διαδοθούν τα αυτόνομα αυτοκίνητα, συμπεριλαμβανομένης της ανάπτυξης συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που είναι αρκετά αξιόπιστα και ασφαλή για χρήση σε δημόσιους δρόμους, καθώς και ρυθμιστικά, νομικά και ηθικά ζητήματα.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/