Revoluție în materie de AI: Mașinile autonome vor putea comunica între ele pe șosea

Mașinile autonome vor putea schimba între ele date esențiale despre trafic, semne rutiere și condițiile de drum, fără să mai fie nevoie de o conexiune directă între ele.

Acest lucru va fi posibil datorită unei inovații dezvoltate de o echipă de cercetători de la Universitatea New York.

În ce constă tehnologia Cached-DFL

UE schimbă regulile jocului: ajutor de stat flexibil pentru a face față exploziei prețurilor la energie

21:47

Plan masiv de investiții: România pregătește ajutoare de stat de 5 miliarde de euro până în 2032

20:49

Noua tehnologie, denumită Cached Decentralized Federated Learning (Cached-DFL), este un sistem avansat bazat pe inteligență artificială. Acesta permite vehiculelor autonome să partajeze în mod sigur și eficient date recente despre experiențele de condus, fără a expune informații personale sau modele comportamentale ale șoferilor, potrivit Live Science.

„Este ca o rețea socială a mașinilor, în care fiecare dintre acestea are un profil public cu lecțiile învățate pe drum și le pune la dispoziția altora”, explică profesorul Yong Liu, coordonatorul cercetării.

Spre deosebire de metodele clasice, în care datele sunt colectate într-un centru unic – cu riscuri mari de securitate cibernetică – Cached-DFL oferă o alternativă descentralizată. Fiecare vehicul autonom poate stoca local modele AI antrenate, care conțin soluții testate pentru diverse scenarii rutiere.

Când vehiculele se apropie la mai puțin de 100 m unul de celălalt, ele utilizează comunicarea de mare viteză între dispozitive pentru a schimba modele antrenate, mai degrabă decât date brute.

Un aspect crucial este că acestea pot, de asemenea, să transmită modelele pe care le-au primit din întâlnirile anterioare, permițând informațiilor să se răspândească mult dincolo de interacțiunile imediate. Fiecare va menține o memorie cache de până la zece modele externe și își actualizează inteligența artificială la fiecare 120 de secunde.

Cum vor comunica efectiv vehiculele autonome?

Spre exemplu, dacă o mașină a întâlnit gropi și a învățat cum să le evite în mod eficient, poate să transmită acest „know-how” altor vehicule care circulă în alte orașe sau țări, unde apar probleme similare.

Această abordare revoluționară ar putea contribui la creșterea siguranței în trafic, la reducerea timpului de răspuns în fața obstacolelor și la o adaptare mai rapidă a vehiculelor autonome la medii necunoscute, notează Dpaonthenet.com.

Studiul a fost publicat pe platforma academică arXiv în august 2024 și a fost prezentat oficial la prestigioasa Conferință a Asociației pentru Progresul Inteligenței Artificiale, care a avut loc anul acesta, în februarie.