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Home>>Science>>Un nouvel algorithme peut-il rendre les voitures autonomes plus sûres?
Science

Un nouvel algorithme peut-il rendre les voitures autonomes plus sûres?

Marketingseptembre 16, 20200

Une voiture sans conducteur n’est pas conduite par une personne mais est contrôlée par un système de capteurs et de processeurs. Dans de nombreux pays, des tests de conduite autonome ont lieu depuis des années. L’Allemagne veut autoriser les voitures sans conducteur à travers le pays d’ici 2022. Au fur et à mesure que la technologie se développe, les chercheurs continuent d’explorer des moyens de rendre les algorithmes utilisés pour rendre les décisions de conduite meilleures et les routes plus sûres.

Une équipe de trois doctorants de l’Université technique de Munich a publié aujourd’hui les détails de leur approche dans la revue Nature Machine Intelligence .

Ils utilisent une technique informatique théorique connue sous le nom de vérification formelle, explique Christian Pek, l’auteur principal de l’étude. «Avec ce type de techniques, vous pouvez garantir les propriétés du système et, dans ce cas, nous pouvons garantir que notre véhicule ne cause aucun accident.

L’article montre pour la première fois que cette approche fonctionne dans des scénarios de circulation arbitraires, a déclaré Pek, ainsi que dans trois scénarios urbains différents où les accidents se produisent le plus souvent: tourner à gauche à une intersection, changer de voie et éviter les piétons. «Nos résultats montrent que notre technique a le potentiel de réduire considérablement les accidents causés par les véhicules autonomes», a-t-il déclaré.

La question de savoir si l’algorithme représente une amélioration substantielle par rapport aux techniques actuelles, qui reposent sur l’acceptation d’une quantité inhérente de risque de collision, devrait être prouvée par des tests. D’autres chercheurs pensent que le fait de dépendre des algorithmes comme principale source d’amélioration peut négliger l’opportunité pour les conducteurs humains de collaborer avec l’intelligence artificielle.

Cela fonctionne en prédisant tous les comportements potentiels dans un scénario de conduite, a déclaré l’auteur de l’étude Stephanie Manzinger. “Nous ne considérons pas seulement un seul comportement futur, comme une voiture qui continue à sa vitesse et sa direction, mais considérons plutôt toutes les actions qui sont physiquement possibles et légales selon les règles de la circulation”, a-t-elle expliqué. L’algorithme planifie ensuite une gamme de mesures de secours pour s’assurer qu’il ne cause aucun dommage.

Les voitures sans conducteur ont la capacité d’utiliser des capteurs avancés pour calculer des milliers de scénarios possibles et choisir le plan d’action le plus sûr, a déclaré Pek – ce que les gens ne peuvent pas nécessairement faire au moment de la décision. “Mais la plupart des méthodes ne sont pas capables de prédire ce qui pourrait être dans le futur, mais notre méthode pourrait prédire toutes les évolutions futures potentielles du scénario, étant donné que les participants au trafic ont des comportements légaux.”

Un défi est que l’algorithme suppose que la voiture est capable de voir la route, tous les obstacles ou autres conducteurs, comme des personnes ou des vélos. Cela suppose également que les autres voitures sur la route suivent des contraintes physiques et légales telles que ne pas trop excéder la vitesse. Ils ont également testé l’algorithme dans des situations urbaines, pas dans des environnements ruraux ou à haut risque.

Bien que la recherche dans ce domaine de la sécurité des véhicules soit cruciale, un meilleur algorithme n’est peut-être pas la réponse aux problèmes de conduite autonome, déclare Bryan Reimer, chercheur au MIT Center for Transportation and Logistics.

“La société n’a pas répondu, à quel point est-il suffisamment sûr?” il a dit. La prémisse dans de nombreux articles universitaires est que les voitures sans conducteur peuvent être adoptées une fois qu’on peut leur faire confiance pour conduire plus sûrement que les humains. Mais Reimer dit que cela ne va pas assez loin. “Nous ne sommes pas prêts à ce qu’une erreur robotique nuise aux gens”, a-t-il déclaré. Il est important de définir ce qui est convenablement sûr. Différents pays tentent toujours de lutter contre les normes juridiques pour s’adapter à un futur monde sans conducteur.

L’erreur robotique sera différente de l’erreur humaine. Ils ne s’endormiront pas ou ne seront pas distraits quand un message texte sonnera. Mais ils se tromperont d’autres manières, par exemple en confondant une poubelle explosive pour une personne. “L’intelligence artificielle est vraiment bonne pour prendre des décisions en noir et blanc et s’améliorer dans les autres, tandis que les humains sont habiles à prendre des décisions dans les zones grises”, a déclaré Reimer, qui a donné une conférence TedX intitulée ” Il y a plus à la sécurité des voitures sans conducteur que AI . “

«Nous devons penser de manière moins algorithmique», a déclaré Reimer. Il cite l’ industrie aéronautique à titre d’exemple: il y a des décennies, il était prévu d’automatiser le pilote hors du cockpit, mais l’industrie a vite découvert que ce n’était pas le meilleur plan. Au lieu de cela, ils visaient à associer l’expertise humaine à l’automatisation. «Dans les avions, les gens travaillent avec l’automatisation et en tirent parti et assument de nouvelles responsabilités», a expliqué Reimer. “C’est ce qui a conduit la sécurité aérienne là où nous en sommes aujourd’hui.”

Alors, à quel point est-il suffisamment sûr? Reimer dit qu’il s’agit de créer une culture de la sécurité. Pour commencer, tout ce qui s’avère substantiellement plus sûr, même une amélioration de 5% à 10%, serait un point de départ, mais ne sera pas acceptable à long terme. Au lieu d’une norme de sécurité, l’objectif devrait être un processus et une amélioration continus – quelque chose qui s’apparente à la manière dont la FDA certifie les nouveaux médicaments ou dispositifs médicaux. «Tout ce qui est suffisamment sûr aujourd’hui ne l’est pas demain», a-t-il déclaré.

Les auteurs de l’étude, Pek et Manzinger, prévoient de faire progresser leur technique en aidant à trouver une norme de fonctionnement et à extraire leur algorithme d’un modèle informatique pour le placer dans un véhicule de production. «C’est un pas de plus vers la concrétisation de cela», a déclaré Manzinger.

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