مزایای هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی
نقاط مثبت به‌کارگیری و مزایای هوش مصنوعی در صنایع مختلف، خصوصا صنعت خودروسازی بسیار زیاد است. این فناوری شگفت‌انگیز، تحولی شگرف را در ساختار ماشین‌ها پدید می‌آورد. در اثر این تغییرات مزایای پرسود زیر برای نسل حاضر حاصل می‌شود. البته تعدادی از این موارد هم‌اکنون نیز به واقعیت پیوسته است.
کاهش تصادفات با AI
هوش مصنوعی با استفاده از سیستم‌های تشخیص خود (دوربین‌ها، رادارها و حسگرها) قادر به شناسایی عابران پیاده، سایر اتومبیل‌ها و موانع است. هشدار به راننده در هنگام تشخیص مانع به‌صورت خودکار سبب کاهش تصادفات می‌شود. هوش مصنوعی با قابلیت ترمزگیری خودکار و حفظ حرکت اتومبیل در بین خطوط نیز سبب حفظ ایمنی سرنشینان می‌شود. نکته دیگر در رابطه با سیستم تشخیص این اتومبیل‌ها، شناسایی نقاط کور راننده و هشدار در هنگام رانندگی می‌باشد.
افزایش کارایی، پیامد مثبت هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با انتخاب مسیرهای کم ترافیک و تنظیم سرعت و دور موتور، مصرف سوخت را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. البته این سیستم‌ها در ترافیک‌های سنگین نیز به‌صورت خودکار موتور ماشین را خاموش می‌کنند. این عمل نیز افزایش کارایی را در پی دارد. پارک آسان و بی‌دغدغه با استفاده از سنسورها و حسگرهای اتومبیل نیز از دستاوردهای دیگر هوش مصنوعی در این راستا است. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ی حسگرهای مختلف خودرو، مشکلات احتمالی را قبل از بروز آن‌ها پیش‌بینی کرده و به راننده هشدار می‌دهد. این عمل کاهش هزینه تعمیرات و افزایش طول عمر ماشین‌ها را سبب می‌شود.
تجربه رانندگی لذت‌بخش با AI
سیستم صوتی ماشین‌های هوشمند با درک دستورات صوتی، قادر به پخش موسیقی، پادکست و کتاب‌های صوتی موردعلاقه راننده است. دسترسی به طیف وسیعی از اطلاعات و خدمات از جمله شماره تماس‌های اضطراری، اطلاعات آب و هوایی و ... از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه است. همه این موارد با کاربری آسانِ صفحه‌نمایش‌های لمسی، تجربه رانندگی لذت‌بخشی را فراهم می‌آورند.
شکل 1. رانندگی لذت بخش با خودروهای هوشمند.
هوش مصنوعی، یاور قدرتمند خودروسازان
هوش مصنوعی با خودکارسازی وظایف و شبیه‌سازی فرآیندهای تولید، زنجیره تأمین و لجستیک، هزینه‌ها را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی سطح موجودی با AI نیز به کاهش هزینه‌های انبارداری منجر می‌شود. بینایی ماشین و یادگیری عمیق نیز دو ابزار مهم هوش مصنوعی در یافتن عیوب اتومبیل‌ها و کاهش ضایعات هستند. طراحی بهینه، شبیه‌سازی رانندگی به‌صورت مجازی و شخصی‌سازی محصولات نیز از دیگر اتفاقات مثبت ورود هوش مصنوعی به صنعت خودروسازی است.
شکل 2. هوش مصنوعی دست‌یار خودروسازان.
هوش مصنوعی و نجات محیط‌زیست
کاهش آلاینده‌های هوا به سبب تکنولوژی‌های مدرن و توسعه خودروهای برقی یکی از بزرگ‌ترین مسائل پیش روی بشر را تا حد بسیار زیادی رفع می‌کند.
ابزارهای هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی
اما هوش مصنوعی تمامی این اتفاقات مثبت را با چه سیستمی رقم می‌زند؟ در اتومبیل‌های خودران، هوش مصنوعی نقشی اساسی در درک محیط و تصمیم‌گیری هوشمندانه ایفا می‌کند. این امر از طریق مجموعه‌ای از حسگرها و الگوریتم‌های پیچیده انجام می‌شود که به طور هماهنگ با یکدیگر کار می‌کنند. در ادامه به توضیح برخی از ساختارهای اساسی و ابزارهای هوش مصنوعی می‌پردازیم.
دوربین‌های بینایی کامپیوتری: چشمان اتومبیل‌های خودران
این دوربین‌ها، مانند چشم‌های خودرو عمل می‌کنند. آن‌ها علائم راهنمایی و رانندگی، عابران پیاده، وسایل نقلیه و سایر اشیاء را تشخیص می‌دهند. اطلاعات تصویری دوربین‌ها برای تشخیص خطوط جاده، شناسایی عابران و علائم راهنمایی و رانندگی و همچنین فعال کردن سیستم‌های کمکی راننده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
شکل 3. دوربین‌های کامپیوتری خودروهای هوشمند.
حسگرها:دروازه‌های ورود اطلاعات به AI
حسگرها دروازه‌های ورود اطلاعات به دنیای هوش مصنوعی هستند. این حسگرها با رصد محیط اطراف، داده‌های خام را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند. در حال حاضر، انواع مختلفی از حسگرها در اتومبیل‌های هوشمند استفاده می‌شود.
سنسورهای لیدار (LiDAR): این سنسورها با استفاده از پالس‌های نور لیزر، فاصله و عمق اشیاء را با دقت بالا اندازه‌گیری می‌کنند. لیدار نقشه‌ای دقیق از محیط اطراف خودرو را ایجاد می‌کند. این نقشه تشخیص موانع، جلوگیری از برخورد و ناوبری دقیق را سبب می‌شود.
شکل 4. معرفی حسگرهای مبتنی بر AI.
سنسورهای رادار: رادار با ارسال امواج رادیویی، موقعیت و سرعت اشیاء متحرک را تشخیص می‌دهد. این سنسورها در شرایط آب و هوایی نامناسب نیز کارایی دارند. علت این مسئله برد بیشتر آن‌ها نسبت به سایر حسگرها است. این رادارها برای تشخیص ترافیک، نقاط کور و اشیاء متحرک در شب کاربرد دارند.
سنسورهای التراسونیک: سنسورهای التراسونیک از امواج صوتی با فرکانس بالا برای تشخیص اشیاء در فاصله نزدیک استفاده می‌کنند. التراسونیک‌ها برای پارک خودرو، تشخیص موانع در مسافت کوتاه و هشدار نقاط کور نیز به کار می‌روند.
سیستم‌های ناوبری: سیستم‌های ناوبری با استفاده از GPS، شتاب‌سنج و ژیروسکوپ، موقعیت دقیق خودرو را در نقشه تعیین می‌کنند. ناوبری برای هدایت خودرو به سمت مقصد و برنامه‌ریزی مسیر ضروری است.
حسگرهای مادون‌قرمز: در شرایط نوری کم، مادون‌قرمز اشیاء را با استفاده از گرمای آن‌ها تشخیص می‌دهد. این حسگرها برای دید در شب و تشخیص عابران پیاده در تاریکی مورد نیاز هستند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی در اتومبیل‌های هوشمند
پس از جمع‌آوری داده‌ها توسط حسگرها، هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی، داده‌های دریافتی را پردازش و تفسیر می‌کنند. در واقع در اتومبیل‌های خودران، الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچون تاروپود یک مغز متفکر عمل می‌کنند. این الگوریتم‌ها به خودروها قدرت درک، تصمیم‌گیری و رانندگی هوشمندانه می‌بخشند. الگوریتم‌ها به دو دسته اصلی یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت تقسیم می‌شوند. در ادامه به بررسی جزئی‌تر این الگوریتم‌ها و نقش آن‌ها در خودروهای هوشمند می‌پردازیم.
الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت
در این روش، سازندگان الگوریتم، مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده‌ای را در اختیار سیستم قرار می‌دهند. این اطلاعات شامل نمونه‌های مختلف ورودی (مانند تصاویر یا داده‌های حسگر) و خروجی‌های موردنظر (مانند فرمان‌های رانندگی) است. فرض کنید مجموعه داده شامل تصاویری از جاده در شرایط مختلف آب و هوایی و همچنین فرمان‌های رانندگی برای هر تصویر باشد. الگوریتم با بررسی این نمونه‌ها رابطه‌ای میان تصاویر جاده و فرمان‌های رانندگی مناسب را برقرار می‌کند. الگوریتم‌های تحت نظارت به دو دسته رگرسیون و طبقه‌بندی تقسیم می‌شوند.
رگرسیون: این الگوریتم، برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند زاویه فرمان، سرعت یا موقعیت خودرو استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال، الگوریتم رگرسیون قادر به تعیین زاویه فرمان مناسب برای عبور از یک پیچ بر اساس تصاویر است.
طبقه‌بندی: تقسیم‌بندی‌اشیاء در محیط اطراف مانند عابران پیاده، وسایل نقلیه و علائم راهنمایی و رانندگی با الگوریتم طبقه‌بندی انجام می‌شود. برای مثال، الگوریتم طبقه‌بندی با تشخیص عابران پیاده در تصاویر به راننده هشدار می‌دهد.
الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
در این روش، الگوریتم هوش مصنوعی مانند یک دانش‌آموز کنجکاو عمل می‌کند. این دانش‌آموز باهوش بدون راهنمایی مستقیم، ساختار و الگوهای موجود در داده‌ها را کشف می‌کند. این نوع یادگیری برای وظایف پیچیده‌تر مانند تشخیص موانع یا ناوبری در محیط‌های ناشناخته مفید است.
دسته‌های این الگوریتم عبارت‌اند از:
خوشه‌بندی: این الگوریتم برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌های آن‌ها استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال، الگوریتم خوشه‌بندی قادر به گروه‌بندی عابران پیاده بر اساس قد، لباس یا نحوه حرکاتشان است.
کاهش بعد: کاهش تعداد ویژگی‌های داده‌ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم، وظیفه الگوریتم کاهش بعد است. نتیجه این امر افزایش سرعت و کارایی سایر الگوریتم‌ها را در پی دارد.
شکل 5. بررسی ماتریس تصمیم گیری و AI.
ماتریس تصمیم و AI
ماتریس تصمیم به‌عنوان مرکز فرماندهی هوش مصنوعی عمل می‌کند. وظیفه اصلی ماتریس تصمیم، انتخاب بهترین اقدام در هر لحظه بر اساس اطلاعات دریافتی از حسگرها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی و قوانین رانندگی است.
برای مثال فرض کنید؛ خودروی خودران در حال نزدیک شدن به یک تقاطع است. در این شرایط، ماتریس تصمیم با بررسی اطلاعاتی از قبیل تصاویر دوربین، داده‌های لیدار و پیش‌بینی الگوریتم‌ها بهترین تصمیم را از میان توقف کامل، عبور با احتیاط یا تغییر مسیر اتخاذ می‌کند.
مقایسه شرکت‌های تولیدکننده خودروهای هوشمند
شرکت‌های بزرگ خودروسازی در زمینه استفاده از AI تصمیمات جدی و مهمی اتخاذ کرده‌اند. این تصمیمات سبب افزایش علاقه‌مندی مردم دنیا به خودروهای مبتنی بر هوش مصنوعی و رشد سرمایه آن‌ها شده است. در جدول زیر به بررسی و مقایسه برخی از پیشتازان این عرصه پرداخته‌ایم.
شکل 6. مقایسه خودروهای هوشمند کمپانی‌های بزرگ.
کلام آخر
پیشروی هوش مصنوعی به صنایع مختلف از جمله خودروسازی سبب تحولات شگرفی شده‌است. در مقاله بالا به تعدادی از آن‌ها اشاره کردیم. هرچند تغییرات ایجاد شده در کشور ما هنوز چهره آشکاری ندارد. اما باید منتظر ایجاد و توسعه این موج فراگیر در کشورمان هم باشیم. به نظر شما در چه زمانی شاهد خودروهایی بدون سرنشین در ایران خواهیم بود؟منتظر همراهی و تبادل اطلاعات با شما عزیزان در قسمت کامنت‌ها هستیم.
ورود و ثبت نام برای ارسال نظر وارد شوید