የላቀ የ AI የሥልጠና ዳታ መፍትሔዎች ራስን በራስ የማሽከርከር መልክዓ ምድር እየቀረጹ ነው።
በቅርቡ እንደተገለጸው
የ AI የሥልጠና ዳታ መፍትሔዎች ውስብስብ የገሃዱ ዓለም ሁኔታዎችን ለማስተናገድ አስፈላጊ የሆኑ ልዩ ልዩ ጥራት ያላቸውን የመረጃ ስብስቦችን በማቅረብ ራስን በራስ የማሽከርከር ዝግመተ ለውጥን ያንቀሳቅሳሉ። የጠርዝ ኬዝ ዳታ እና የባለብዙ ዳሳሽ ውህደት ደህንነትን እና አስተማማኝነትን ያጎለብታል፣ ይህም ኤቪዎች ብርቅዬ እና ፈታኝ ሁኔታዎችን እንዲሄዱ ያስችላቸዋል። በተጨማሪም፣ የመኪና ዲዛይኖች እና የአካባቢ ሁኔታዎች፣ እንደ የእግረኛ ፋሽን እና ገጽታ፣ በዝግመተ ለውጥ፣ ራሳቸውን የቻሉ ስርዓቶች በማሽን መማሪያ አማካኝነት የኮምፒውተራቸውን እይታ በቀጣይነት ማስተካከል አለባቸው። የአካባቢ-ተኮር ስልጠና ተሽከርካሪዎች ከትራፊክ ህጎች እስከ የአካባቢ ሁኔታዎች ከክልላዊ ልዩነቶች ጋር መላመድን ያረጋግጣል። ቀጣይነት ያለው የውሂብ ማብራሪያ እና የአሁናዊ ማሻሻያ በራስ የመንዳት ስርዓቶች በተለዋዋጭ እንዲማሩ፣ በጊዜ ሂደት መዘርጋትን በማሻሻል እና በማፋጠን እንዲማሩ ያስችላቸዋል።
የራስ-ገዝ ስርዓቶች ደረጃ ከፍ ባለ መጠን, ለአምሳያው የሚፈለገው መረጃ የበለጠ ትክክለኛ እና የተለያየ ነው. ይሁን እንጂ, ይህ በአካባቢው ለውጦች ላይ በጣም ጥገኛ ነው.
ይህ በአውቶሞቲቭ ኢንዱስትሪ ውስጥ ወሳኝ መንገድ ተብሎ የሚጠራ ሲሆን “ዘጠኝ”ን (የትክክለኛነት ደረጃዎች እንደ 99.9% ወይም 99.9999%) ማሳካት ወሳኝ ዓላማ ይሆናል።
ነገር ግን፣ በየወቅቱ በሚለዋወጠው አካባቢ ምክንያት እንዲህ ዓይነት ትክክለኛነት ላይ መድረስ ፈታኝ እየሆነ ነው። የመኪና ዲዛይኖች አዳዲስ ቅርጾችን በትክክል ማወቅ እንዲችሉ በማሽን መማሪያ ሞዴሎች ላይ የማያቋርጥ ማሻሻያ ማድረግ ያስፈልጋል። መንገዶች፣ ምልክቶች፣ የትራፊክ መብራቶች እና ጥቃቅን የሚመስሉ ዝርዝሮች፣ ለምሳሌ በመንገድ ዳር ያሉ የዛፎች አይነት ለውጥም እንዲሁ ይለወጣሉ። እነዚህ ለውጦች በአልጎሪዝም ላይ ቀጣይነት ያለው ማስተካከያ ያስፈልጋቸዋል።
በመሠረቱ፣ ምንም ቋሚ ወይም ቋሚ የውሂብ ስብስብ የለም። የአካባቢ የማያቋርጥ ዝግመተ ለውጥ ማብራሪያ አስፈላጊ እና ቀጣይነት ያለው ሂደት ያደርገዋል። ሞዴሎችን በዙሪያቸው ካለው አለም ለውጥ ጋር እንዲላመዱ ለማሰልጠን አዲስ መረጃ ያስፈልጋል። ከዚህም በላይ የቁሳቁስ፣ ቴክኖሎጂዎች እና ስልተ ቀመሮች መሻሻሎች ሁለቱንም ትክክለኛነት እና አፈጻጸምን ለማሻሻል ቀጣይነት ያለው የስርዓት ማስተካከያ ይፈልጋሉ።
ከዚህ በተጨማሪ፣ ከግንዛቤ በላይ የሆኑ ሌሎች ብዙ ነገሮች አሉ ለምሳሌ ለአደጋ ተጠያቂ እና ተጠያቂ ማን ነው፣ የአካባቢ ደንቦች እና በአስቸጋሪ ሁኔታዎች ውስጥ የአልጎሪዝም ባህሪ፣ እነዚህ ሁሉ ራስን በራስ የማስተዳደር ከፍተኛ ደረጃ ላይ ለመድረስ ውስብስብነትን ይጨምራሉ።
በዚህ ምክንያት ዛሬ ደረጃ 5 ተብሎ የሚታሰበው ነገር ካለፈበት መስፈርት የተነሳ ነገ ደረጃ 3 ተብሎ ሊመደብ ይችላል። መላው ኢንዱስትሪ በአሁኑ ጊዜ ትልቅ ፈተና እየገጠመው ነው፡ ችግሮች በፍጥነት መፍታት አይቻልም። እነዚህን ችግሮች ለመፍታት ብዙ ጊዜ እና ሀብት ይጠይቃል። ሞዴሎቻቸውን ለመጠበቅ አነስተኛ ጥረቶች በቂ ናቸው ብለው ያምኑ የነበሩ ኩባንያዎች አሁን ቴክኖሎጂዎች እና መስፈርቶች ምን ያህል በፍጥነት እንደሚሻሻሉ እየተገነዘቡ ነው። ስለሆነም፣ ተወዳዳሪ ሆነው እንዲቀጥሉ እና የመፍትሄዎቻቸውን ጥራት ለማረጋገጥ ብዙ ተጨማሪ ሀብቶችን መመደብ አለባቸው።
አንዳንድ የአካባቢ ሁኔታዎች ተጨማሪ የውሂብ ሂደትን ይፈልጋሉ። መጠኑ በአካባቢው ውስብስብነት ላይ የተመሰረተ ነው. ለምሳሌ፡-
የተለያዩ እና ከፍተኛ ጥራት ያላቸውን የውሂብ ስብስቦችን ማቀናጀት የእያንዳንዱን ዳሳሽ ጥንካሬ እና ድክመቶች የሚያመዛዝኑ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ይረዳል፣ ይህም የራስ ገዝ ስርዓቶችን የበለጠ አስተማማኝ ያደርገዋል። ይህ ሁሉን አቀፍ አካሄድ የነገሮችን ለይቶ ማወቅን ያጎለብታል፣ የውሸት አወንታዊ ውጤቶችን ይቀንሳል እና የውሂብ ሂደትን ያሻሽላል፣ በመጨረሻም ደህንነቱ የተጠበቀ እና ይበልጥ ቀልጣፋ በራስ የመንዳት ስርዓቶችን ያመጣል።
ትክክለኛው የተጨማሪ መረጃ መጠን እንደ ዳሳሽ ቴክኖሎጂ እና ጥቅም ላይ የዋሉ ስልተ ቀመሮች ውስብስብነት ይለያያል።
ምንም እንኳን ተሽከርካሪዎች ሁሉንም የሥልጠና መረጃዎች በቅጽበት የማይቆጣጠሩ መሆናቸው እውነት ቢሆንም - የመረጃ አሰባሰብ እና የሞዴል ስልጠና በልማት ወቅት የሚከናወኑ የማይመሳሰሉ ተግባራት በመሆናቸው - አሁንም መረጃን በስራ ላይ ማዋል እና ማስተዳደር ላይ ከፍተኛ ተግዳሮቶች አሉ. ዋናው የእውነተኛ ጊዜ ፈተና ፈጣን የመንዳት ውሳኔዎችን ለማድረግ እጅግ በጣም ብዙ መጠን ያላቸውን ዳሳሾች (ከLiDAR፣ ካሜራዎች፣ ራዳር፣ ወዘተ) በፍጥነት እና በትክክል ማካሄድ ነው። ይህ መዘግየትን ለመቀነስ እና ደህንነትን ለማረጋገጥ በጣም ቀልጣፋ ስልተ ቀመሮችን እና ኃይለኛ የቦርድ ማስላት ግብዓቶችን ይፈልጋል።
ሌላው ተግዳሮት የተሽከርካሪው የ AI ሲስተም ከስልጠናው ወደ አዲስ የማይታዩ ሁኔታዎች ቀጣይነት ባለው የመረጃ አያያዝ ላይ ሳይደገፍ አጠቃላይ የማድረስ አስፈላጊነት ነው። አስቀድመው የሰለጠኑ ሞዴሎች ሰፊ የገሃዱ ዓለም ሁኔታዎችን ማስተናገድ እንደሚችሉ ማረጋገጥ ወሳኝ ነው። በተጨማሪም የ AI ሞዴሎች ማሻሻያዎችን በጥንቃቄ መምራት ያስፈልጋል; አዲስ የሥልጠና መረጃዎችን እና ሞዴሎችን ወደ ተሸከርካሪዎች ማሰማራት ደህንነቱ በተጠበቀ እና በተቀላጠፈ ሁኔታ መከናወን አለበት፣ ብዙውን ጊዜ የሥርዓት ታማኝነትን የሚጠብቁ ከአየር ላይ ማሻሻያዎችን ይፈልጋል። በአጠቃላይ፣ አብዛኛው የውሂብ አስተዳደር ከመስመር ውጭ ነው።
መፍትሄው የኮምፒዩተር እይታ ሞዴል ፣ ሃርድዌር እና የማመሳሰል ስልተ ቀመሮችን አፈፃፀም ማሻሻል ነው።