Az önvezető autókat megtanítani a vészfékezésre nehezebb, mint amilyennek tűnik

Nagyon sok – az önvezető autókkal kapcsolatos – kutatás fókuszál a gyalogosok biztonságára, miközben fontos, hogy az utasok biztonságával és kényelmével is foglalkozzunk. Ideális esetben az autó az ütközés elkerüléséhez nem hirtelen fékez le, hanem fokozatosan. Egy gépnek ehhez két problémát kell megoldania: meg kell óvnia a gyalogost, de nem az utas kárára.

A Toronto-i Ryerson Egyetem kutatói ennek a döntésnek a megtanításához a megerősítéses tanulás módszerét választották, amely jutalmakkal és büntetésekkel tanítja meg a mesterséges intelligenciát arra, hogy elérje a célokat. Ebben az esetben mindig megbüntették a gépet, amikor az elütötte a gyalogost (súlyosabb ütközésekkor nagyobb büntetés), és akkor is, amikor olyan hirtelen fékezett le, hogy az utas előrelendült (durvább fékezésért nagyobb büntetés).

Ezután a valóshoz hasonló virtuális környezetben tesztelték a modellt, ahol gyalogosok mentek keresztül az úton. A modelljük sikeresen elkerülte az ütközést, és közben csökkent a durva fékezések száma, a korábbi modellekhez képest, amikor nem vették figyelembe az utas kényelmét. A jövőben további tesztekre van szükség valós közlekedési környezetben a modell igazolására.

Forrás: www.technologyreview.com

https://www.technologyreview.com/f/613410/should-a-self-driving-car-protect-a-passenger-or-pedestrian-ideally-both/