Autonome Autos werden zu einem immer wichtigeren Merkmal des modernen Lebens. Modernste Computertechnologie ist bestrebt, die Funktionsweise unseres Gehirns zu simulieren und wenn möglich zu verbessern. Für Anwendungen von KI in Autos wird es eine zunehmende Zahl gebenStaus verhindern müssen und Unfälle und im Allgemeinen einander aus dem Weg gehen.
Dies kann bedeuten, dass fahrerlose Autos arbeiten müssen kommunizieren und lernen Sie gemeinsam und nicht als einzelne Einheiten. Forscher auf der ganzen Welt sehen ein Versprechen darin, Staus zu verhindern, indem sie von sozialen Insekten wie Ameisen lernen. Dies wird als kollektive Intelligenz oder Schwarmintelligenz bezeichnet.
Schwarmintelligenz?
Schwarmintelligenz ist effektiv das kollektive Verhalten einer Reihe von dezentralen, selbstorganisierten Systemen, die natürlich oder künstlich sind. Es wird heutzutage allgemein zur Beschreibung der Arbeit an künstlicher Intelligenz verwendet.
Der Begriff selbst wurde 1989 von Gerardo Bei und Jing WAyn im Zusammenhang mit zellulären Robotersystemen eingeführt.
Schwarmintelligenz Systeme bestehen normalerweise aus einer Population einfacher Agenten oder Boids. Diese Einheiten interagieren in der Regel lokal miteinander und in ihrer Umgebung. Die Inspiration für künstliche Systeme kommt, wie Sie sich vorstellen können, direkt aus der Natur.
SI-Einheiten tendieren dazu, sehr einfachen Regeln zu folgen. Obwohl es keine zentralisierte Kontrollstruktur gibt, die das Verhalten der einzelnen Einheiten vorschreibt, scheint sich dort eine Ordnung zwischen den Individuen zu entwickeln.
Lokale und zufällige Wechselwirkungen zwischen Wirkstoffen führen tendenziell zu scheinbar "intelligentem" globalem Verhalten. Natürliche Beispiele sind Ameisenkolonien, Vogelschwärme, Tierhaltung, Bakterienwachstum und Fischschulung.
Die Anwendung von Schwarmprinzipien auf Roboter heißt Schwarmrobotik während sich 'Schwarmintelligenz' auf den allgemeineren Satz von Algorithmen bezieht. 'Schwarmvorhersage' wurde im Zusammenhang mit Vorhersageproblemen verwendet.
Übersetzung in KI
Wie kann dies in die Praxis umgesetzt werden für autonome Autos ? Autos sind doch nicht dasselbe wie Insekten. Sie sagen sich beispielsweise nicht, wo es genügend Nahrungsquellen gibt.
Autos sollen stattdessen, wie vorgesehen, über Verkehrsstaus „kommunizieren“ und vor anderen Problemen warnen. Stark beladene Lastwagen wissen dank digitaler Karten und Satellitennavigation, wann sie sich einem Hügel nähern. Die KI der Lastwagen wird dies könnenBerechnen Sie, dass seine Reise verlangsamt wird.
Dies kann diese Informationen dann an andere Fahrzeuge in der näheren Umgebung weiterleiten und sie auffordern, umgehend zu überholen. Der LKW wird auch versuchen, diesen Vorgang so einfach wie möglich zu gestalten.
Andere Informationen können auch elektronisch an Autos gesendet werden. Dies können Ampeln sein, die vom Fahrzeug noch nicht unbedingt „gesehen“ werden können. Alle Informationen, die autonomen Autos helfen, eine „Einschätzung“ für die Fahrbedingungen in den Autos zu erhaltenZukunft wird dazu beitragen, Verkehrsprobleme zu reduzieren.
Während logistische Systeme wie diese implementiert werden, fehlt ihr per se immer noch eine Schwarmmentalität.
Wir sind Legion
In der Natur sind Organismen mit Schwarmintelligenz in der Regel durch ihre Fähigkeit gekennzeichnet, Aktionen als eine Einheit auszuführen. Fast so, als wären sie ein ganzheitliches Ganzes mit einem gemeinsamen Ziel im Kopf. Individuen, die nach Vorteilen und persönlichem Erfolg streben, rechnen nicht.
Heutzutage wird die überwiegende Mehrheit der Verkehrsprobleme durch ungeduldiges oder aggressives Fahren verursacht oder zumindest verschlimmert. Ständiges Streben nach Position im Verkehr führt dazu, dass andere Fahrer abrupt bremsen, was sogar zu Unfällen führen kann.
Professor Thomas Schmickl vom Artificial Life Laboratory der Universität Graz in Österreich, ist einer der wenigen Wissenschaftler, deren Forschung Roboter und Lebewesen umfasst.
Schmickl ist inspiriert von den Kommunikationssystemen von Fischen, Glühwürmchen, Honigbienen, Kakerlaken und Schleimpilzen.
" Wir lassen uns von Fischen, Honigbienen, Kakerlaken und Schleimpilzen inspirieren. " sagt Thomas Schmickl.
Schmickls Team konzentriert sich eher auf Selbstregulierung als auf intensives Lernen für sie Roboter . Ihre autonomen Unterwasserroboter und ein kleines Auto, das er benutzt, erreichen mehr oder weniger automatisch 'intelligente' Endkonfigurationen.
KI sollte von der Natur lernen
Die erforderliche Lernkurve kann im realen Verkehr nicht erfolgreich oder sicher bestanden werden, kann jedoch im Labor überwunden werden.
Schmickls Arbeit ist Teil der kollektive kognitive Roboter CoCoRo -Projekt, das von der EU finanziert wird.
Schmickl erforscht, wie sich autonome Einheiten wie Ameisen zurechtfinden können. Phosphoreszierender Farbstoff auf dem Boden dient als Ersatz für die Duftpfade, die Ameisen in der Natur verwenden.
An der deutsch Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI Forscher versuchen auch, die ausschließliche Verwendung von Deep-Learning für KI-Fahrzeuge zu vermeiden.
Unfälle sind zum Glück eher seltene Ereignisse, daher ist maschinelles Lernen unter Verwendung von Massendaten von geringem Nutzen.
Ein gutes Beispiel wäre ein autonomes Auto bei einem Karneval. Was soll es tun, wenn es plötzlich auf einen Elefanten trifft? Nicht offensichtlich getroffen, sondern hart gebremst oder ausweichen? In welche Richtung?
Die Natur übertrumpft derzeit die KI
Der Mensch ist hier zumindest vorerst der Technologie überlegen. Wir sind uns des Raums und der Zeit um uns herum ständig bewusst und beziehen dies auf unsere aktuelle Situation.
„Die Welt wird zum universellen Sensor“
„Künstliche Intelligenz ist immer noch eine zarte Blüte, aber sie wird schnell reifen und sie zu einem mächtigen Instrument machen“, sagt Doktor Joseph Reger , CTO von Fujitsu Deutschland.
Joseph sieht eine Zukunft, in der eine Kombination aus IoT, Smart Cities und KI die Norm ist.
„Die Welt wird zu einem universellen Sensor“, erklärt Reger, „weil die KI unabhängig von vorhandenen Sensoren und Kameras neue und zuvor verborgene Informationen erhält. Das meiste davon ist bereits heute technisch machbar.“
KI steckt noch in den Kinderschuhen und wird auch weiterhin viele Disziplinen umfassen. Es ist wahrscheinlich nicht ausgeschlossen, dass Psychologie, Neurologie und Neurowissenschaften, Mathematik und Logik, Kommunikationswissenschaft, Philosophie und Linguistik irgendwann kommen werdenzusammen.
Und natürlich müssen Ingenieure einbezogen werden, um das zu platzieren Teile zusammen .
Bedeutet smarm Intelligenz, dass autonome Autos möglicherweise von Ameisen lernen müssen? In dem Maße, in dem intelligente Geräte immer mehr miteinander verbunden werden, ist dies nur eine Frage der Zeit. Erwarten Sie jedoch nicht, dass autonome Autos selbst Brücken bauen'Körper' oder Bäume bald fällen und wegtragen.
Via : SmartIndustry , ConnectedCarNews , BusinessLive