इसे भाग्यवादी, निराशावादी, या वास्तव में, वास्तव में, स्मार्ट कहें, लेकिन एक नया स्व-चालित कार जर्मनी की टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ म्यूनिख (टीयूएम) के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एल्गोरिदम हर पल होने वाली सबसे बुरी चीज के बारे में सोचने पर आधारित है। और फिर यह पता लगाना कि यातायात को खतरे में डाले या बाधित किए बिना इससे कैसे निकला जाए।
"वर्तमान स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम आमतौर पर यातायात परिदृश्य के सबसे संभावित विकास को शामिल करते हैं, [जैसे कि] पूर्ववर्ती वाहन में तेजी आने की सबसे अधिक संभावना है," क्रिश्चियन पेकयूनिवर्सिटी के साइबर-फिजिकल सिस्टम्स ग्रुप के एक शोधकर्ता ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "हालांकि, इस डिज़ाइन के परिणामस्वरूप असुरक्षित व्यवहार हो सकता है यदि ट्रैफ़िक प्रतिभागी अपेक्षा से भिन्न व्यवहार करते हैं - उदाहरण के लिए, [यदि इसके बजाय] पूर्ववर्ती वाहन धीमा हो जाता है। हमारा एल्गोरिदम परिदृश्य के सभी संभावित भविष्य के विकास की गणना करके इस समस्या का समाधान करता है यातायात के अनुरूप अन्य यातायात प्रतिभागियों की सभी संभावित गतिविधियों पर विचार करना नियम। परिणामस्वरूप, हम यह सुनिश्चित करने में सक्षम हैं कि अन्य ट्रैफ़िक प्रतिभागियों की भविष्य की कानूनी कार्रवाई की परवाह किए बिना निर्णय सुरक्षित हैं।
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एल्गोरिदम भविष्य में छह सेकंड तक संभावित व्यवहार का अनुमान लगाने के लिए प्रत्येक मिलीसेकंड वाहन सेंसर डेटा का मूल्यांकन करके काम करता है। यह कुछ ऐसा है जो अच्छे मानव चालक लगभग अनजाने में करते हैं, लेकिन मशीनों के लिए इसका अनुकरण करना मुश्किल साबित होता है। इस नई सेल्फ-ड्राइविंग कार प्रणाली के सामने आने वाले परिदृश्यों के आधार पर, यह काम करता है कि इसे कौन से आपातकालीन युद्धाभ्यास करने की आवश्यकता होगी ताकि दूसरों को खतरे में न डालें या टकराव का कारण न बनें। इसे ऐसे समझें असिमोव के रोबोटिक्स के नियम, सेल्फ-ड्राइविंग कार संस्करण।
इस ट्रैफ़िक स्थिति के पूर्वानुमान को अतीत में बहुत अधिक समय लेने वाला माना गया है। लेकिन म्यूनिख की टीम ने दिखाया है कि यह कारों और पैदल चलने वालों की भविष्य की स्थिति का पता लगाने के लिए सरलीकृत गतिशील मॉडल और रीचैबिलिटी विश्लेषण का उपयोग करके काम कर सकता है।
"हमारा सॉफ़्टवेयर गति योजना के लिए एक सुरक्षा परत के रूप में कार्य करता है और सत्यापित करता है कि इसके संचालन के दौरान स्वायत्त वाहनों के निर्णय सुरक्षित हैं या नहीं," स्टेफ़नी मंज़िंगर, एक पीएच.डी. साइबर-फिजिकल सिस्टम्स ग्रुप के छात्र ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "आपातकालीन स्थितियों में, हमारी सुरक्षा परत स्वायत्त वाहन को समर्पित सुरक्षित क्षेत्रों में रोक देती है।"
पेक के अनुसार, टीम ने म्यूनिख में एक परीक्षण वाहन के साथ रिकॉर्ड किए गए वास्तविक ट्रैफ़िक डेटा पर अपने एल्गोरिदम के सुरक्षा लाभों और प्रदर्शन का प्रदर्शन किया। पेक ने कहा, "हमारे परिदृश्य गंभीर परिस्थितियों से मेल खाते हैं, उदाहरण के लिए, आने वाले यातायात के साथ एक चौराहे पर बाएं मुड़ना।" “हमारे नतीजे बताते हैं कि हमारा एल्गोरिदम प्रदर्शन हानि के बिना इन स्थितियों में स्वायत्त वाहनों की सुरक्षा करता है। इस अवधारणा के प्रमाण के बाद, हमारा अगला कदम भागीदारों के साथ मिलकर अधिक स्थितियों में हमारे एल्गोरिदम का परीक्षण करना है।
कार्य का वर्णन करने वाला एक पेपर था हाल ही में नेचर मशीन इंटेलिजेंस जर्नल में प्रकाशित हुआ.
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