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आईबीएम के पास सेल्फ-ड्राइविंग कारों की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक का समाधान हो सकता है

2021

"पता": "द्वारा: [समाचार / मार्क बीच / REUTERS TECH-AUTONOMOUS / डैश के माध्यम से हैंडआउट"

मानव चालकों और स्वायत्त वाहनों के बीच गतिशील जटिल है, लेकिन आईबीएम के शोधकर्ताओं ने एक नई संज्ञानात्मक प्रणाली का पेटेंट कराया है जो यह निर्धारित करने में मदद कर सकती है कि क्या और कब एक व्यक्ति या स्वयं-ड्राइविंग प्रणाली को नियंत्रण में लेना चाहिए। यह विभिन्न प्रकार के संकेतकों पर आधारित है, जिसमें मानव थकान और भावनात्मक स्थिति, साथ ही वाहन के समग्र यांत्रिक कार्य जैसे कारक शामिल हैं।

ऑनबोर्ड सेंसर मानव के शारीरिक पहलुओं की निगरानी करेंगे - जैसे कि उनकी हृदय गति, उनकी टकटकी की दिशा, और अगर उनका ध्यान केंद्रित है - और संज्ञानात्मक प्रणाली को एहसास हो सकता है कि कार किसी दिए गए स्थिति को सुरक्षित रूप से नेविगेट करने में सक्षम है। प्रणाली एक साथ कार के तकनीकी पहलुओं पर करीबी नज़र रखेगी, उन बाधाओं या त्रुटियों की तलाश करेगी जो मानव द्वारा बेहतर तरीके से नेविगेट किए जा सकते हैं। आईबीएम इसे दोनों संभावित चालकों पर नजर रखते हुए, तीसरी खुफिया के रूप में लागू करता है।

उदाहरण के लिए, यदि सिस्टम टायर के दबाव के साथ एक समस्या की तरह एक छोटी सी समस्या का पता लगाता है, तो यह देख सकता है कि मानव के लिए नियंत्रण लेने का एक अच्छा अवसर है। हालांकि, यह पहले अपने विश्लेषण का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करेगा कि चालक अपने निर्णय और सिफारिश करने के लिए एकत्रित डेटा का उपयोग करके, पहिया तैयार करने और तैयार करने के लिए तैयार था। और अगर सिस्टम न तो कार तय करता है और न ही मानव ड्राइव करने के लिए फिट है, तो यह स्वचालित रूप से धीमा करने और एक सुरक्षित स्थान पर रुकने का प्रयास करेगा। सीधे मापने योग्य कारकों से परे, सिस्टम अन्य सेल्फ-ड्राइविंग वाहन ट्रैफ़िक पैटर्न और दुर्घटना इतिहास को पार करके अपने पर्यावरण के बारे में अधिक जानने के लिए भी जाँच कर सकता है।

Is हम क्या कर रहे हैं एक सेल्फ-ड्राइविंग वाहन की कल्पना की जा रही है जो वाहन पर मानव नियंत्रण से जुड़े तत्परता और जोखिम का आकलन करने में सक्षम है, बोर्ड पर कुछ विसंगति दी गई है, James जेम्स कोज़लोस्की, एक मास्टर आविष्कारक के साथ कहता है आईबीएम रिसर्च जो कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस का अध्ययन करता है।

एक और परिदृश्य की कल्पना करें जिसमें एक बच्चा कार के सामने सड़क पर भागता है। व्यक्ति दुर्घटना से बच सकता है, ब्रेक पर फिसल सकता है, लेकिन बाद में उन्मादी या विचलित हो सकता है। आईबीएम प्रणाली उस पर काम करेगी, और कार ड्राइव का सुझाव देगी। वह कहता है, कोज़लोस्की कहता है कि कार को पहिया लेने और धीरे-धीरे चलाने के लिए सही समय होगा, जब तक कि मानव को शांत होने का मौका नहीं मिला।

कारनेगी मेलॉन यूनिवर्सिटी के एक एसोसिएट रिसर्च प्रोफेसर आरोन स्टीनफेल्ड का कहना है कि यह कंप्यूटर-टू-ह्यूमन ट्रांजिशन है, जो मुश्किल है।

कई स्वायत्त वाहनों में अभी, लोग किसी भी समय कंप्यूटर से ब्रेक लेने या स्विच को हिट करने जैसे कुछ भी कर सकते हैं, स्टीनफेल्ड कहते हैं, भले ही यह एक अच्छा विचार है या नहीं। वैकल्पिक रूप से, वह कहते हैं, कार ध्वनि और प्रकाश के साथ एक व्यक्ति को लेने का अनुरोध कर सकती है, हालांकि विधि भिन्न होती है। आमतौर पर, हालांकि, सिस्टम त्रुटि या खराब मौसम जैसी किसी चीज़ के कारण ऐसा होता है। एक चतुर प्रणाली मानव चालकों को एक यांत्रिक समस्या या आपातकाल से परे एआई पर अधिक भरोसा करने में मदद करेगी।

Trained वास्तविकता यह है कि [पेशेवर] ड्राइवरों को उन [अलर्ट] को देखने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, और उनके लिए तलाश जारी है, them वह कहते हैं, जबकि आम जनता नहीं है।

सामान्य रूप से सुरक्षा के लिए, स्टाइनफेल्ड का कहना है कि वायमोअल्फाबेट की स्वायत्त कार कंपनी नियमित वाहनों की तुलना में कम दुर्घटना-प्रति-मील की दर से चलती है, हालांकि मनुष्य हमेशा इसे संभालने के लिए मौजूद हैं।

बड़ी चुनौतियों में से एक, हालांकि, एआई को मनुष्य की तत्परता को पहचानने के लिए सिखाने में सक्षम है। अगर आप ट्रैफिक जाम में हैं, तो आप ज़ोन बंद कर देते हैं, और मुश्किल से ध्यान दे रहे हैं। आप बाहर से बहुत ध्यान दे रहे हैं, जो किसी पर ध्यान देने के समान है, वह कहता है । इस कारण यह कठिन समस्या है

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