– Sam system jazdy autonomicznej od strony technologicznej będzie gotowy pewnie w perspektywie najbliższych 2 lat – prognozuje dr Maciej Kawecki, Digital EU ambassador i prezes Instytutu Lema. Znacznie dłużej zajmie jednak dopuszczenie autonomii pod względem legislacyjnym. Jednak już dziś sztuczna inteligencja, której rozwój jest warunkiem wprowadzenia pojazdów autonomicznych, znajduje w motoryzacji coraz więcej zastosowań. Pomaga m.in. monitorować poziom zmęczenia kierowcy i zapobiegać rozproszeniu jego uwagi, które mogą skutkować wypadkiem na drodze. Aplikacja stworzona w tym celu przez licealistę z Polski została niedawno wyróżniona w konkursie AI Global Impact Festival, organizowanym przez Intela.

Obok nadmiernej prędkości, spożycia alkoholu i nieprawidłowych manewrów, zmęczenie i rozproszenie uwagi kierowcy to częste przyczyny kolizji na drodze. Z danych Komendy Głównej Policji wynika, że w ubiegłym roku zmęczenie albo zaśnięcie za kierownicą doprowadziło w Polsce do 538 wypadków, w których zginęły 92 osoby, a 745 zostało rannych. Skalę tego problemu pomagają ograniczyć sztuczna inteligencja i algorytmy machine learningu.
– Podczas wielogodzinnej jazdy, kiedy jesteśmy przemęczeni, powoli zamykają nam się powieki, zapominamy, że jesteśmy na drodze i możemy spowodować wypadek. Mój program podejmuje problem, jakim jest zmęczenie, wykrywa też, w jak dużym stresie żyjemy – mówi Maksymilian Paczyński, laureat w konkursie Intela dotyczącym sztucznej inteligencji.
Kamery i czujniki monitorujące kierowcę, zainstalowane w kabinie samochodu, pozwalają na interwencję w przypadku, kiedy nie reaguje na sygnały ostrzegawcze, a jego zachowanie za kierownicą zwiększa ryzyko wypadku. Taką właśnie aplikację monitorującą zachowanie kierowcy stworzył 18-letni licealista Maksymilian Paczyński, czym zapewnił sobie wyróżnienie w konkursie Intel AI Global Impact Festival, który koncentruje się wokół zastosowań sztucznej inteligencji. Aplikacja analizuje twarz kierowcy w czasie rzeczywistym, aby rozpoznać podstawowe oznaki zmęczenia: długie zamknięcie oczu, ziewanie bądź przechylanie głowy.
– Mój program rozpoczyna działanie od pobrania rzeczywistego obrazu z kamery zamontowanej w pojeździe. Następnie, za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, w tym np. sieci neuronowych, które przypominają procesy zachodzące w ludzkim mózgu, rozpoznaje tzw. fazę mikrosnu. To pierwsza faza snu kierowcy, w której traci on tzw. focus powierzchni płaskiej, wchodzi w stan zmęczenia i zaczyna odpływać, nie kontrolując tego, co dzieje się na ulicy – wyjaśnia Paczyński.
Takie systemy wykrywające zmęczenie bądź rozproszenie uwagi kierowcy od kilku lat rozwija w swoich samochodach Volvo. Wojciech Nowak, product manager Volvo: – Sztuczna inteligencja jest m.in. częścią systemu City Safety, który służy do rozpoznawania obiektów na drodze. Już teraz nasze samochody są w stanie wykrywać ludzi, rowerzystów, duże zwierzęta czy inne samochody i podejmować działanie, aby zapobiec kolizji. Mamy też system Pilot Assist, który jest w stanie określić, gdzie znajduje się nasz pas jezdni, trzymać się tego pasa, utrzymywać odpowiedni odstęp od samochodu jadącego przed nami. Jest też w stanie hamować, przyspieszać, skręcać.
W przyszłości wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie o wiele szersze, ponieważ to ona umożliwi nam przejście do etapu jazdy autonomicznej.
– Z pewną dozą autonomii w samochodach mamy do czynienia już teraz. Jednak abyśmy mogli mówić o w pełni autonomicznej jeździe, muszą zostać spełnione trzy warunki – podkreśla dr Maciej Kawecki, Digital EU ambassador, prezes Instytutu Lema i prorektor ds. innowacji Wyższej Szkoły Bankowej w Warszawie. – Pierwszy to sam system autonomii, czyli algorytmy, które muszą mieć bardzo dobrze zmapowaną daną przestrzeń, miasto i każdą ulicę. Przede wszystkim sama sieć neuronowa musi być niezwykle sprawna. To jest ten komponent, który będzie gotowy najszybciej, bo korporacje motoryzacyjne mają już gotowe sieci neuronowe.
Jak wskazuje, drugim warunkiem koniecznym do rozwoju w pełni autonomicznych pojazdów jest upowszechnienie sieci 5G, która pozwoli na szybką i niezakłóconą komunikację pomiędzy czujnikami, systemem i pojazdem. Kolejną ważną barierą w rozwoju autonomicznego transportu wciąż jest też brak odpowiednich regulacji, które pozwoliłyby bezpiecznie dopuścić takie pojazdy do ruchu drogowego.

Źródło: Newseria Biznes