دور الذكاء الاصطناعي في تطوير السيارات ذاتية القيادة

شهدت السيارة ذاتية القيادة تطوراً ملحوظاً في السنوات القليلة الأخيرة، وذلك بسبب الاستفادة المتقدمة من تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعليم الآلي، وهذا بالتحديد ما تركز عليه شركة “كوالكوم” في مشروعها لتطوير السيارات الذكية، وهي مركبات تستخدم مجموعة من أجهزة الاستشعار والكاميرات والرادار والذكاء الاصطناعي (AI)، للتنقل بين الوجهات بدون مشغل بشري، للتأهل كسيارة مستقلة تماماً، يجب أن تكون المركبة قادرة على التنقل دون تدخل بشري إلى وجهة محددة مسبقاً على الطرق التي لم يتم تكييفها لاستخدامها.

هل ستكون السيارة كالإنسان وتقوم باستعمال الحواس الخاصة بها؟

من المؤكد أن التقنيات الحديثة ستكون أكثر ذكاءً وابتكاراً مشرقاً بخصوص تصميم نماذج من الأجهزة الذكية، من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والجهود والابتكارات مستمرة لتمكين القيادة الذاتية، وقد نتسائل ما الذي تحتاجه المركبات الذاتية القيادة للرؤية والتنقّل بأمآن؟ قامت شركة “كوالكم” التقنية بالعديد من الأبحاث لتصميم الحلول التي تضع القيادة الذاتية في بر الأمآن وهذه الأبحاث اعتمدت تطوير عمل أجهزة الاستشعار وحركة الرادار في السيارات، بالإضافة إلى دمج المعطيات من هذه الأجهزة مع المعطيات في أجهزة مماثلة لها في السيارات القريبة.

أجهزة الاستشعار لقيادة مستقلة:

السيارة كما الإنسان سوف تقوم باستعمال الحواس الخاصة بها في أداء مهامها، وتشمل هذه الحواس  كل من أجهزة إستشعار، الرادار، الكاميرات، والموجات فوق الصوتية أي ستكون السيارة مجهزة بكافة الوسائل الضرورية لتتمكن من السير بشكلٍ آمن ودقيق. 

هذه الأجهزة سوف تعمل بشكلٍ متكامل لأن كل جهاز لديه دوره الخاص وتشمل ما يلي:

الكاميرات:

سوف تقوم بوذائف العينين وذلك عن طريق معرفه المحيط وقراءة النصوص بالإضافة إلى إشارات المرور.

نظام الـ “ليدار”:

وهو لتحليل ومعرفة المسافة بين السيارات والحواجز، وذلك من خلال إضاءة الأهداف السيارات أو الحواجز الأخرى بالليزر، وقياس الضوء المنعكس لجهاز الاستشعار، ليتم بذلك رسم خريطة ثلاثية الأبعاد للطريق والأهداف.

الرادار:

وهو لقياس السرعة وله مدى طويل، ولا يتأثر بأحوال الطقس أو الإضاءة. من خلال دمج هذه المستشعرات معاً، يمكن القول أن السيارة سوف ترى وتدرك بشكل أفضل.

التعلم الآلي لجعل الرادار أكثر إدراكا:

عن طريق هذه الأجهزة الاستشعارية التي تتميز بسرعة الإدرك والمعرفة، لتمكن السيارة من القدرة على التعرف على كل ما هو حولها في الطرقات، حيث يبقى الدور الأكثر أهمية في المركبات الذاتية القيادة، مخصصاً للرادار، من خلال التكامل مع الذكاء الاصطناعي، حيث يقوم عمل الرادار على اساس استخدام ارتداد الإشارات المرسلة من جهاز الإرسال ومعالجتها لتكوين صوره للمحيط ومعرفة الأشكال للأجسام التي ارتدت منها هذه الإشارات، إلا أن الرادارات التقليدية تخسر بعضاً من هذه الإشارات المرتدة، وبذلك نكون قد خسرنا بعض تفاصيل هذه الأجسام.

كيف يتم التعلم الألي لجعل الرادار أكثر إدراكا؟

حيث يعتمد على معرفة ودراسة كل الإشارات المرتدة ليتم تحليلها، وذلك عن طريق استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل الأجسام، لتجنب الخسارة في الإشارات المرتدة، وكذلك رسم شكل يوضح ويبين للأجسام الموجودة على الطريق، لتتجنب الاصطدام، حيث قامت الشركة بإجراء بعض التعديلات على طريقة الرسم الإلكتروني للأجسام، من خلال تعليم الرادار الأشكال، ومن خلال تحليل الأجسام ورسمها بطريقة عرضية، ومن هنا يمكن التمييز بين الدراجة الهوائية مثلاً والمشاة وبين السيارات والشاحنات وعن طريق الذكاء الاصطناعي وتناسقه مع عمل الرادار، يمكن تحديد الخيارات، بعد التأكد من كل الأجسام الموجودة على الطريق.

دمج أجهزة الاستشعار:

مع الأهمية الكبيرة في تطوير عمل الرادار، تقوم الشركة كذلك على دمج أجهزة الاستشعار الأخرى، وهذا ما يحصل في ملاحة طائرات الدرون، في نظام القيادة الذاتية، يقوم نظام الدمج للمستشعرات، بالحصول على فهم لمحيط السيارة، لاتخاذ القرارات الحاسمة في وقتها المناسب، ويبقى التحدي قائماً بما يتعلق بالتغيرات المتعلقة بمحيط السيارة، أكان على صعيد الطقس وأحوال الطرقات أو على صعيد التغيرات المفاجئة لسرعة السيارات، لذلك قامت الشركة بتطوير نظام مساعدة السائق الُمطوّر (Advanced Driver Assistance System)، من خلال الدمج المبكر للمستشعرات عبر الذكاء الاصطناعي.

كيف يتم العمل بين مختلف الأجهزة؟

وعن طريق العمل المتوافق بين الكاميرا والرادار معاً، وكذلك عمل المستشعرات المهم، حيث أنّ الرادار يعطينا المسافة بينما تقوم الكاميرا بإعطائنا بدقة كل من طول وعرض الأجسام البعيدة أو القريبة من السيارة، وكما يستخدم الذكاء الاصطناعي لدمج دقيق، يعطي القدرة على رسم ثلاثي الأبعاد للأجسام، الأمر الذي يمكن السيارة من أخذ ردة الفعل الصحيحة في الوقت الصحيح، بخلاف الدمج التقليدي الذي يعتمد على تحليل النتائج من المستشعرات كلاً على حدة.

وكما يقوم على مهام العمل على تحسين الاندماج لأجهزة الإستشعار، وهذا بالتأكيد سوف يكون له النتائج الإيجابية لتخطيط المسار والحركة بشكلٍ أفضل.