الشبكة اليمنية للعلوم والبيئة (يمن ساينس) موقع يهتم بأخبار العلوم والتكنولوجيا والصحة والبيئة والسكان
مقالات مشابهة
تخيل أنك تقول لسيارتك “أنا مستعجل”، فتستجيب على الفور وتأخذك في أسرع مسار إلى وجهتك. هذا قد يصبح حقيقة قريبًا بفضل دراسة جديدة من جامعة بوردو.
أظهرت الدراسة التي قادها الأستاذ المساعد زيران وانغ في كلية الهندسة المدنية والبناء في جامعة بوردو الأمريكية، أن المركبات ذاتية القيادة يمكنها استخدام نماذج لغوية كبيرة مثل ChatGPT لفهم الأوامر المعقدة من الركاب والتفاعل معها بطريقة أكثر طبيعية وإنسانية. ستُعرض نتائج هذه الدراسة في المؤتمر الدولي السابع والعشرين لأنظمة النقل الذكية IEEE يوم 25 سبتمبر القادمز
القيادة الذاتية والتكنولوجيا اللغوية
تحتاج المركبات ذاتية القيادة في الوقت الحالي إلى أوامر واضحة وصريحة، لكن التقنيات الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تسمح لهذه المركبات بفهم أوامر غير مباشرة مثل “أشعر بالدوار”، والاستجابة وفقًا لذلك. تعتمد هذه التكنولوجيا على نماذج لغوية كبيرة قادرة على معالجة كميات هائلة من النصوص وتحليل العلاقات بينها لتقديم استجابات دقيقة.
في هذه الدراسة، تم تدريب ChatGPT على تلقي أوامر متعددة تتراوح من الأوامر المباشرة (“رجاءً، قد بسرعة أكبر”) إلى الأوامر غير المباشرة مثل (“أنا أشعر ببعض الدوار”). ثم تم دمج هذه النماذج اللغوية مع مركبة تجريبية ذاتية القيادة تتمتع بمستوى رابع من القيادة الذاتية، وهو مستوى قريب جدًا من القيادة الذاتية الكاملة.
الاختبارات الميدانية
أجرى الباحثون تجاربهم في ميدان اختبار في كولومبوس، إنديانا، حيث تمكنوا من اختبار استجابة المركبة لأوامر الركاب في بيئات تحاكي ظروف الطرق الحقيقية، بما في ذلك القيادة بسرعات عالية وعبور التقاطعات. كما تم اختبار القدرة على ركن السيارة بناءً على أوامر الركاب في مواقف بوردو العامة.
أظهرت النتائج أن الركاب شعروا براحة أكبر أثناء ركوب المركبات ذاتية القيادة المدعومة بالنماذج اللغوية مقارنة بالمركبات التي تعتمد على التكنولوجيا التقليدية. وأظهرت التجارب أن المركبة تفوقت على معايير الأمان والراحة التي يفضلها الركاب، حتى في الأوامر الجديدة التي لم يتم تدريب النظام عليها مسبقًا.
تحديات مستقبلية
على الرغم من النتائج الواعدة، لا يزال هناك تحديات كبيرة أمام التطبيق العملي لهذه التكنولوجيا. أشارت الدراسة إلى أن النماذج اللغوية تحتاج إلى تحسين سرعتها في معالجة الأوامر، حيث بلغ متوسط الاستجابة 1.6 ثانية. كما يجب معالجة مسألة “الهلاوس” التي قد تحدث عند فهم الأوامر بشكل خاطئ.
ورغم أن هذه التكنولوجيا تعد واعدة، إلا أن الشركات المصنعة للمركبات تحتاج إلى إجراء المزيد من الاختبارات قبل اعتمادها بشكل واسع. سيحتاج الأمر أيضًا إلى موافقات تنظيمية لدمج هذه النماذج مع أنظمة التحكم في المركبات.
الخطوات القادمة
يواصل فريق وانغ أبحاثه لتطوير المزيد من التجارب على هذه التكنولوجيا، بما في ذلك دراسة استخدام نماذج لغوية كبيرة من شركات أخرى مثل Google Gemini وMeta Llama AI. كما يدرس الفريق إمكانية التواصل بين المركبات ذاتية القيادة باستخدام هذه النماذج لتحديد الأولويات في تقاطعات الطرق.
يتم تمويل هذه الأبحاث من قبل شركة تويوتا موتور أمريكا الشمالية، وبدعم من مركز النقل المتصل والمستقل التابع لوزارة النقل الأمريكية.
مصدر الدراسة:
https://arxiv.org/abs/2312.09397
