O MIT se esforça para desenvolver um modelo de IA que possa dirigir quase como um ser humano

Criar carros sem motorista que possam raciocinar e lidar com situações semelhantes às dos humanos é um dos objetivos de longo prazo e mais importantes das empresas pioneiras no campo dos veículos autônomos, operando como Waymo, GM, Cruise, Uber e alguns outros grandes nomes. A Mobileye, uma empresa bem conhecida no desenvolvimento de tecnologia de visão para Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) e direção autônoma, parte da Intel Corporation, propôs anteriormente um modelo matemático que pode ser chamado de Segurança Sensível à Responsabilidade (RSS). Esta invenção é descrita como uma forma avançada de ajudar o carro a tomar decisões mais precisas durante a operação, semelhante à maneira como normalmente viramos um carro, e recebeu muitas críticas.Feedback positivo da comunidade. Além disso, outra grande empresa que também está muito interessada na área de veículos autônomos, a Nvidia, também está desenvolvendo ativamente o Safety Force Field - uma “política” que ajuda o carro a tomar decisões precisas com base na capacidade de planejar, monitorar e avaliar qualquer ações inseguras durante as operações através da análise de dados de sensores coletados em tempo real.

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O que foi dito acima é um exemplo típico dos esforços louváveis ​​das empresas no sentido de se concentrarem no desenvolvimento de capacidades de condução segura – um factor central que determina o sucesso de um veículo autónomo. No entanto, os cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) têm uma ambição muito maior, que é construir um sistema de IA capaz de conduzir tal como os humanos. Mais especificamente, uma equipe de especialistas em inteligência artificial do MIT está atualmente trabalhando em um método para aproveitar dados de mapas e outros tipos de dados visuais semelhantes ao GPS para permitir que veículos autônomos baseados em IA possam aprender como os humanos dirigem e, ao mesmo tempo, “fluir”. ”aplicar o conhecimento que aprenderam em rotas experimentais planejadas de forma complexa em ambientes nunca antes vistos. Assim, esta pesquisa é construída com base em sistemas de navegação ponta a ponta projetados por Daniel Rus, diretor do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial dos EUA (CSAIL). , e está programada para ser apresentada na Conferência Internacional sobre Robótica e Automação em Long Beach, Califórnia, EUA no próximo mês.

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O modelo anterior de aprendizado de máquina de Daniel Rus e colegas foi considerado “complicado” e com menor probabilidade de ser amplamente implantado. No entanto, neste novo modelo, os cientistas do MIT superaram quase completamente o problema acima. “Com nosso sistema, você não precisa treinar o carro em todas as estradas, mas pode baixar um novo mapa para o carro para ajudá-lo a navegar pelas estradas pelas quais deseja nunca ter passado antes”, disse o engenheiro Alexander Amini, chefe do time de pesquisa.

Como explicam o engenheiro Amini e colegas, seu sistema de IA é capaz de observar e aprender como controlar o veículo a partir do motorista, e então correlacionar as rotações do volante com cada curva que o motorista faz. incluídos no sistema anterior. Finalmente, o carro pode dar “comandos de direção” precisos para cada rota diferente, como estradas retas, cruzamentos de quatro vias ou cruzamentos de três vias, rotatórias...

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Em vários experimentos, os pesquisadores alimentaram o modelo de aprendizado de máquina com um mapa com uma rota selecionada aleatoriamente. Durante a operação do veículo, o sistema extraiu recursos visuais da câmera, permitindo prever cada elemento da estrutura da estrada, como sinalização, lombadas, canteiros centrais... Mais Além disso, o modelo de IA também é capaz de correlacionar dados visuais com dados de mapas para apontar irregularidades, ajudando a determinar com mais precisão a localização do veículo na estrada e garantindo que o veículo esteja circulando no trajeto. Por exemplo, quando o modelo de IA estava dirigindo o carro em uma estrada reta sem nenhuma curva, mas o sistema de mapas cometeu um erro e indicou que o carro precisava virar à direita, a IA reconheceu que isso não é razoável e sabe como controlar o carro na rota correta sem seguir as ordens do mapa.

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“No mundo real, os sensores nem sempre conseguem atingir uma precisão perfeita. No entanto, queremos garantir que o nosso modelo possa “adaptar-se” aos vários erros que aparecem em operações reais, construindo um sistema que possa reconhecer anomalias e ainda capaz de navegação e posicionamento precisos em todas as estradas”, acrescentou o engenheiro Alexander Amini.