در حال بارگذاری صفحه...
پیشرفت هوش مصنوعی در خودرو، یکی از جذابترین علمهای روز دنیا از نظر همه مردم جهان است که گاهی علاوهبر مزایای آن، زنگ خطری را برای مشاغل و ذهن افراد به خطر درمیآورد. اما به نظر ما در سالهای پیش روی زندگی بشریت، رباتها در اختیار انسانها بوده و پیشبینی میشود در انقلاب بعدی صنعت کسبوکارهای مختلف این رباتها هستند که با یکدیگر کار میکنند.
به همین دلیل ما نیز در درسمن تصمیم گرفتیم تا مباحث جذابی چون کاربرد هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی، مزایا و زنگ خطرهای این علم به روز، نحوه کار کرد و الگوریتمهای به کار رفته هوش مصنوعی در این زمینه و در نهایت معرفی چند شرکت معتبر جهانی در تولید ماشینهایی با علم هوش مصنوعی بپردازیم.
هوش مصنوعی در بخش خودرو حوزههای بسیاری را پوشش میدهد، از سیستمهای کمک راننده پیشرفته برای شناسایی تا پاسخ به خطرات احتمالی در جاده گرفته تا فناوری تشخیص صدا که به رانندگان اجازه میدهد در حالی که دستان خود را روی فرمان نگه میدارند، در ارتباط بمانند.
جنبههای هیجانانگیز خدمات هوش مصنوعی در بخش خودرو شامل پتانسیل آنها برای افزایش کارایی، ایمنی و کاهش اثرات زیست محیطی صنعت با بهینه سازی مصرف سوخت و امکان رانندگی خودکار است. از آنجایی که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه میدهد و در صنعت خودروسازی نشان میدهد، به زودی پیادهسازیهای بیشتری از هوش مصنوعی در بخش خودرو در راه است.
در بحث امروز میخواهیم به بررسی این موضوع بپردازیم که هوش مصنوعی در اتومبیل های خودران چگونه است و ماشینها با چه روشهایی از هوش مصنوعی قادر به تشخیص تمامی محیط اطراف خود هستند؟
ابتدا میخواهیم حسگرهای اصلی این نوع خودروها را معرفی کنیم، چراکه آنها دید واضحی از محیط اطراف به خودرو می دهند. آنها به ماشین کمک میکنند تا مکان، سرعت و اشکال سه بعدی اشیا نزدیک به آن را شناسایی کرده که در ادامه به توضیح بیشتری از آن میپردازیم.
با فناوری بازرسی بصری خودکار، دوربینها میتوانند علائم راهنمایی و رانندگی و علائم خیابان را تشخیص دهند و وسایل نقلیه و عابران پیاده را تشخیص دهند. دادههای دوربینهای بینایی رایانهای نیز برای ویژگیهای کمک راننده مانند ترمز خودکار، هشدارهای خروج از خط و کروز کنترل تطبیقی ضروری هستند.
سنسورهای لیدار فاصله بین وسایل نقلیه و سایر اشیا اطراف را اندازه گیری میکنند تا به خودرو دستور کاهش سرعت یا افزایش سرعت دهند. جالب اینجاست که تسلا، یک رهبر آشکار در صنعت تولید خودروهای خودمختار، مخالف استفاده از لیدار است زیرا نمیتواند اطلاعات کافی درباره یک شی را به سیستمهای هوش مصنوعی ارائه دهد. چه یک کیسه پلاستیکی یا یک سگ، لیدار هر دو را فقط به عنوان اجسام متحرک تعریف می کند.
با ارسال امواج رادیویی و تفسیر سیگنالهای بازتابشده، حسگرهای رادار میتوانند فاصله و سرعت اجسام مجاور را در زمان واقعی اندازهگیری کنند. این به وسیله نقلیه اجازه می دهد تا موانع موجود در جاده را شناسایی کرده و به آنها پاسخ دهد و بدون کمک انسان، ایمن حرکت کند. بعلاوه سنسورهای رادار برد بیشتری دارند و می توانند در شرایط آب و هوایی مختلف عمل کنند که این امر آنها را به گزینه ای قابل اطمینان تری نسبت به سایر سنسورها تبدیل می کند.
سنسورهای اولتراسونیک از امواج صوتی با فرکانس بالا برای تشخیص اشیا در مسیر خودرو استفاده، به پارک موازی کمک و به راننده، اشیا در نقطه کور را هشدار می دهند. علاوهبراین، این سنسورها میتوانند از از برخورد، اطمینان حاصل کنند و در صورت شناسایی جسمی در جلوی خودرو، بهطور خودکار ترمز را اعمال میکنند.
سیستمهای ناوبری داخلی معمولا شامل شتابسنجها و ژیروسکوپهایی هستند که موقعیت خودرو در فضا و سرعت آن را تخمین میزنند. اغلب چنین سیستمهایی همراه با GPS برای تعیین مکان دقیق وسیله روی نقشه استفاده می شود.
حسگرهای مادون قرمز به سیستمهای هوش مصنوعی کمک میکنند تا با قدرت تشعشعات فروسرخ، اشیاء را در شرایط نوری کم تشخیص دهند. به طورکلی میتوان گفت هوش مصنوعی، یکی از اجزای کلیدی اتومبیلهای خودران است که به آنها امکان میدهد تا محیط خود را حس و درک کنند تا در نهایت بتوانند خود را به حرکت درآورند. همچنین این علم بهروز در صنعت خودروسازی باعث میشود تا خودروها توانایی پاسخ درست در زمان مناسب به تغییر شرایط را داشته باشند.
به طورکلی الگوریتمهای به کار از هوش مصنوعی در اتومبیل های خودران به دو دسته یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت تقسیم میشود که ترکیبی از سه الگوریتم هوش مصنوعی به نامهای رگرسیون، خوشه و ماتریس تصمیم است که در ادامه بیشتر به توضیح آنها میپردازیم.
در رانندگی خودران الگوریتمهای رگرسیون، نتیجه موقعیتهای مختلف بر اساس دادهها را پیشبینی میکنند. به عنوان مثال، الگوریتم رگرسیون میتوانند احتمال قدم گذاشتن عابر پیاده در مسیر وسیله نقلیه یا برخورد با مانعی در یک جاده خاص را پیش بینی کند. همچنین این الگوریتمها به طور مداوم با جمعآوری، تجزیه و تحلیل دادههای هر سفر، امکان بهبود مستمر در توانایی تصمیمگیری را فراهم میکند.
این الگوریتمها نقشی حیاتی در سازماندهی و تفسیر حجم عظیمی از دادههای جمع آوری شده از حسگرها، دوربینها و سیستمهای GPS دارند. علاوهبراین به شناسایی و دسته بندی اشیا در جادهها نیز کمک میکنند تا خودرو بتواند اقدامات مناسبی مانند کاهش سرعت یا تغییر مسیر را انجام دهد. در حقیقت الگوریتمهای خوشهای، نقش کلیدی در برنامهریزی مسیر ایفا میکنند و به طور مداوم مسیر را بر اساس شرایط ترافیکی بلادرنگ به روز و بهینه میکنند.
الگوریتمهای ماتریس تصمیم همانطور که از نامشان مشخص است برای تصمیمگیری استفاده میشوند. در واقع آنها براساس شرایط از پیش تعیین شده و پاسخهای برنامه ریزی شده در الگوریتم عمل میکنند اما توانایی در نظر گرفتن دادههای زمانی از سنسورهای خودرو را نیز دارند. این الگوریتمها حرکت بعدی خودرو مانند اینکه آیا باید یک دور بچرخد یا اینکه کدام پیچ را انجام دهد را، تعیین میکنند که موفقیت این اقدامات به توانایی الگوریتم در طبقه بندی دقیق، تشخیص و پیش بینی حرکت بعدی یک شی بستگی دارد.
پس با الگوریتمهای استفاده شده از هوش مصنوعی در ماشینهای خودران آشنا شدید اما این هم بدانید که یادگیری نظارت شده نوعی از یادگیری ماشین است که در آن یک مدل روی یک مجموعه داده آموزش داده، کار میکند. به عبارت بهتر، دادهها با خروجی صحیحی برچسبگذاری شدهاند تا بتواند بهطور دقیق، خروجی را با یک ورودی جدید پیشبینی کنند. پس روشهایی که برای الگوریتمهای نظارت شده استفاده میشود به شرح زیر است:
این روش برای تشخیص اشیا توسط دادههای جمع آوری شده حسگرهای خودرو استفاده میشود. یعنی با این روش تشخیص عابران پیاده، سایر وسایل نقلیه، چراغهای راهنمایی و علائم جادهای در تصاویر به لیدار آموزش داده میشود.
این مدل برای پیشبینی احتمال وقوع رویدادهای خاص در محیط استفاده میگردد. یعنی برای پیشبینی احتمال عبور عابر پیاده از جاده در یک مکان خاص یا احتمال تغییر مسیر ناگهانی وسیله نقلیه، اتومبیلهای خودران با استفاده از این روش آموزش میبینند.
از این روش برای پیشبینی احتمالی عبور یک عابر پیاده از جاده در یک مکان خاص یا احتمال تغییر خط ناگهانی وسیله نقلیه دیگر استفاده میشود.
در این الگوریتم دادهها را آموزش نمیدهند تا خودرو با استفاده از هوش مصنوعی الگوها یا روابط در دادهها را کشف کند نه اینکه به دنبال پیشبینی یک خروجی خاص باشد. این الگوریتمها اغلب برای کارهایی مانند گروهبندی نقاط داده مشابه با هم، کاهش تعداد ویژگیهای موجود در دادهها و شناسایی نقاط دادهای که غیرعادی هستند یا با بقیه موارد مطابقت ندارند، مورد استفاده قرار میگیرد. روشهای مختلفی که برای یادگیری بدون نظارت در اتومبیل های خودران استفاده میشود به قرار زیر است:
الگوریتمهای یادگیری بدون نظارت میتوانند برای شناسایی رویدادهای غیرمعمول یا غیرمنتظره در دادههای جمعآوریشده توسط حسگرهای خودران استفاده شوند. به عنوان مثال از این روش برای شناسایی عابر پیادهای که از جاده در یک مکان غیرمنتظره عبور یا وسیله نقلیهای که تغییر خط ناگهانی میکند، مورد استفاده قرار میگیرد.
از این روش برای گروهبندی نقاط دادهای که با انواع مختلف سطوح جاده مطابقت دارند یا با شرایط ترافیکی متفاوت مطابقت دارند، بیشترین استفاده را دارد.
حال بعد از آشنایی با کاربرد هوش مصنوعی و شناخت این علم در صنعت خودروسازی، میخواهیم برخی از برترین شرکتها در زمینه ساخت ماشین با هوش مصنوعی را به شما معرفی کنیم. این شرکتها به قرار زیر است:
Waymo که یک شرکت ساخت ماشینهای خودران بوده، متعلق به آلفابت شرکت مادر گوگل است. خودروهای خودران Waymo در جاده های عمومی در چندین شهر ایالات متحده از جمله فینیکس، آریزونا و دیترویت، میشیگان در حال آزمایش هستند.
تسلا اتوپایلوت یک سیستم رانندگی نیمه خودمختار است که به خودرو اجازه می دهد تا برخی از وظایف رانندگی مانند حفظ خطوط و تغییر مسیر را با حداقل ورودی از جانب راننده انجام دهد.
این شرکت تولیدکننده که در حال توسعه فناوری خودروهای خودمختار برای استفاده در کاربردهای مختلف از جمله وسایل نقلیه مسافربری، وسایل نقلیه تحویلی و حمل و نقل عمومی است، امروزه ماشینهای خودران را در جاده های عمومی چندین شهر در ایالات متحده، آزمایش میکند.
BMW از 400 برنامه کاربردی خود در عملیاتهای مختلف شرکت مانند توسعه وسایل نقلیه جدید، مدیریت انرژی ساختمانها و همچنین تامین قدرت رانندگی خودکار و دستیارهای شخصی داخل خودرو از هوش مصنوعی استفاده میکند.
انویدیا یکی از تولیدکنندگان پیشرو در جهان است که راهحلهای مجهز به هوش مصنوعی برای وسایل نقلیه خودران را ارائه میدهد. نرمافزار این شرکت میتواند حجم زیادی از داده های حسگر را پردازش، به سازندگان خودرو در طراحی خودروهای جدید کمک و نظارت بر راننده را فعال کند.
اگر بخواهیم مزایای هوش مصنوعی در خودرو را برای شما بیان کنیم باید جدول زیر را با دقت مشاهده کنید:
| مزیت | توضیحات |
| تصادفات کمتر | هوش مصنوعی میتواند با ارائه اطلاعات بیدرنگ در مورد خطرات احتمالی رانندگان، به کاهش تعداد تصادفات جادهای کمک کند. |
| پاسخ اضطراری سریعتر | هوش مصنوعی میتواند با ارسال خودکار هشدارها به خدمات اضطراری در صورت بروز حادثه، بهبود سرعت واکنش اضطراری را کمک کند. |
| مدیریت ترافیک هوشمندتر | هوش مصنوعی میتواند جریانهای ترافیک را به طور موثرتری مدیریت کند، ازدحام را کاهش دهد و سفر را برای رانندگان لذتبخشتر کند. |
| بهره وری سوخت بهبود یافته | هوش مصنوعی میتواند به رانندگان کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد زمان و نحوه شتابگیری و ترمز بگیرند و بازده سوخت را بهبود بخشند |
| کاهش انتشار کربن | رانندگی هوشمند میتواند آلایندههای وسایل نقلیه را کاهش دهد و به بهبود کیفیت هوا و مبارزه با تغییرات آب و هوایی کمک کند. |
| تجربه شخصی | هوش مصنوعی میتواند سیستمهای اطلاعات سرگرمی داخل خودرو را براساس ترجیحات و نیازهای راننده شخصیسازی کند. |
| ایمنی افزایش یافته | هوش مصنوعی میتواند با ارائه هشدارهایی درباره خطرات احتمالی و کمک به کارهایی مانند پارک کردن و عقبنشینی، رانندگی را ایمنتر کند. |
| اتصال بهبود یافته | هوش مصنوعی میتواند به بهبود اتصال بین وسایل نقلیه و سایر کاربران جاده کمک و سفرها را کارآمدتر کند. |
| راحتی بیشتر برای رانندگان | هوش مصنوعی میتواند با خودکار کردن برنامهریزی مسیر و ناوبری، رانندگی را راحتتر کند و به رانندگان اجازه دهد روی چیزهای دیگری تمرکز کنند. |
| بیمه کارآمد | هوش مصنوعی به شرکتهای بیمه خودرو کمک کند تا ریسکها را شناسایی، حق بیمهها را با دقت بیشتری محاسبه و تقلبها را کشف کنند. |
مباحث ما درخصوص هوش مصنوعی در خودرو به پایان رسید و مطمئنا شما الان به فکر فرو رفتهاید که آینده برخی مشاغل چه میشود؟
قطعا هر تکنولوژی، علم و فناوری در کنار تمام مزایای که دارد، عیبها و چالشهایی هم با خود به همراه میآورد که از اصلیترین آنها در خصوص هوش مصنوعی برای صنعت خودروسازی باید به مواردی چون نگرانی های مربوط به حریم خصوصی دادهها، هزینههای اجرا و زمان توسعه، خطرات امنیتی و مفاهیم حقوقی و اخلاقی اشاره کرد.
پس اگر شما هم مشتاق یادگیری این علم بهروز و کاربردی هستید، حتما به دورههای ما مانند استادی هوش مصنوعی و دیگر دورههای آموزشی درسمن سر بزنید. خوشحال میشویم تا نظرات، پیشنهادات و همچنین سوالات خود را با ما در میان بگذارید.
حال میخواهیم برخی از سوالات متداولی که درخصوص هوش مصنوعی برای صنعت خودروسازی دارد به شرح زیر است:
بله؛ به غیر از حسگرهای اصلی که در متن به آن اشاره شد، میتوان به فناوریهای دیگری چون سرعت دادههای 5G برای به اشتراکگذاری وضعیت و موقعیت مکانی خود، اینترنت اشیا برای به اشتراکگذاری دادهها بین خودروهای داخل شبکه، فضای ابری برای فراهم کردن ذخیره و پردازش دادههای نقشه و ترافیک در سرویسهای راه دور، جی پی اس برای مکانیابی خودرو با کمک دادههای جغرافیایی بلادرنگ به سیستم موقعیتیابی جهانی متکی و در نهایت فناوری همجوشی حسگر دادههای چند سنسور برای ایجاد تصویر دقیقتری از محیط، استفاده میکنند.
هوش مصنوعی به توانایی ماشینها برای انجام کارهای مختلف مانند یادگیری، استدلال، ایدهپردازی، طراحی، تصمیمگیری و غیره اشاره دارد که معمولا به مداخله انسان نیاز دارند. هوش مصنوعی در صنعت خودرو برای بهبود عملکرد خودرو، ایمنی راننده، تجربه مسافر و غیره از طریق تجزیه و تحلیل دادهها و تصمیمگیری در زمان واقعی بر اساس آن داده ها استفاده می شود.
هوش مصنوعی در صنعت خودرو طیف وسیعی از فناوریها، مانند بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشین، NPL، تجزیه و تحلیل گفتار و روباتیک را در بر میگیرد. این فناوریها به توسعه خودروهای خودران، سیستمهای پیشرفته کمک راننده، کمک شخصی و غیره کمک میکنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی به بهینهسازی فرآیندهای تولید، کاهش هزینهها، بهبود مدیریت زنجیره تامین و کارآمدتر کردن صنعت خودرو کمک میکند.
تاثیر هوش مصنوعی در صنعت خودرو را میتوان به شکل بهبود ایمنی، عملکرد و کارایی خودرو مشاهده کرد. این به تجسم مفهوم رانندگی خودمختار، وسایل نقلیه الکتریکی و تجربیات شخصی در میان بسیاری از برنامههای کاربردی دیگر کمک میکند. همچنین هوش مصنوعی در صنعت خودرو، به بهینه سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینهها کمک و همچنین مدیریت زنجیره تامین را بهبود میبخشد. به زبان ساده، هوش مصنوعی صنعت خودرو را متحول و آن را ایمنتر، هوشمندتر، پایدارتر و کارآمدتر میکند.
آینده هوش مصنوعی در وسایل نقلیه بسیار تأثیرگذار است بهطوریکه میتواند صنعت خودرو را متحول کند. در آینده، راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی ارزش بیشتری به خودروها میافزاید و در نتیجه پیشرفتهای بیشتری در توسعه رانندگی خودکار، به حداکثر رساندن ظرفیت تولید، تسریع تولید و جمعآوری دادهها برای بهبود ایمنی جادهها و تجربه مسافران ایجاد میشود. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، قرار است با ایجاد اختلال در روش های سنتی حمل و نقل و ایجاد مدل های تجاری جدید، انقلابی عظیم در کل صنعت خودرو ایجاد کند.
هنوز اینجا کامنتی ثبت نشده
شما تا به حال با پیش پردازنده های css کار کرده اید؟ در این مقاله بایکی از پیش پردازنده های css به نام sass آشنا می شوید،می خواهیم بدانیم sass چیست و چه کاربردهایی دارد؟
