الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة – كيف تغير المركبات ذاتية القيادة الصناعة

لقد بشرت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بعصر التحول في عالم النقل، حيث أصبحت السيارات ذاتية القيادة المجهزة بالتكنولوجيا الذكية قادرة على التنقل بشكل مستقل واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي على الطريق. إن استخدام الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة يضمن وسائل نقل أكثر أمانًا وكفاءة، مما قد يقلل في النهاية من حالات الوفيات الناجمة عن الأخطاء البشرية.

وفقًا لدراسة أجرتها الإدارة الوطنية الأمريكية للسلامة المرورية على الطرق السريعة (NHTSA) وجوجل، فإن الأخطاء البشرية تسبب حوالي 93% من حوادث الطرق. يمكن أن تشمل هذه الأخطاء ضعف الرؤية وضعف السمع وعواقب القيادة تحت تأثير الكحول. يستخدم الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة أجهزة استشعار وخوارزميات لفهم البيئة. ويشمل ذلك معرفة العوائق والإشارات المرورية واتخاذ القرارات في الوقت الحالي لضمان رحلة ممتعة وآمنة. إن قدرتهم على التعلم والتكيف هي ما يجعلهم أكثر كفاءة في التعامل مع الطرق المعقدة.

أدى تطوير القيادة الذاتية إلى أنظمة نقل أكثر أمانًا وصديقة للبيئة. على الصعيد العالمي، من المرجح أن تمثل السيارات ذاتية القيادة جزءًا كبيرًا، حوالي الربع، من السوق بحلول عام 2035-2040، ربما بسبب التقدم في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. أيضًا، بحلول عام 2030، سيصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي للسيارات إلى قيمة 74.5 مليار دولار، وفقًا لـ Statista. ويشير هذا الرقم إلى كيف سيؤدي استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات إلى مستقبل وسائل نقل أكثر أمانًا واستدامة وملاءمة.

يجلب الذكاء الاصطناعي مجموعة من الفوائد لمختلف الصناعات من خلال أتمتة المهام المعقدة وتعزيز الكفاءة، وبالتالي توفير الوقت. ومع ذلك، سنناقش في هذه المدونة كيف يُحدث الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة ثورة في وسائل النقل الحديثة.

دور الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة

لقد أدى اعتماد الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة وأنظمة المرور الذكية إلى تحويل صناعة السيارات بشكل لا يصدق. يمكن للمركبات التكيف مع ظروف الطريق المتغيرة وسيناريوهات المرور المتطورة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، مما يجعل القيادة أكثر أمانًا وملاءمة وإنتاجية. وقد لعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا حاسمًا في تطوير السيارات الكهربائية والهجينة، مما مكن الشركات المصنعة من تحقيق أقصى قدر من التصميمات لتحقيق التشغيل الأكثر كفاءة والحد الأدنى من استهلاك الطاقة. تعد الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة مفيدة في العديد من الوظائف الحيوية، بما في ذلك

• النمذجة التنبؤية: يمكن للسيارات ذاتية القيادة التنبؤ بسلوك المشاة والمركبات الأخرى من خلال الذكاء الاصطناعي. وقد تم تجهيز السيارة بقدرة النمذجة والتحليلات التنبؤية لتوقع مثل هذه المشكلات ومنع حدوثها.
• الاستشعار والإدراك: تعتمد السيارات ذاتية القيادة على مجموعة واسعة من أجهزة الاستشعار، بما في ذلك الليدار، والكاميرات، وأجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية، والرادار، للحصول على معلومات مفصلة عن بيئتها. وتقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل هذه البيانات لإنشاء خرائط بيئية مفصلة واتخاذ قرارات مستنيرة.
• معالجة اللغات الطبيعية: تستخدم بعض السيارات ذاتية القيادة التعرف على الصوت للتفاعل مع الركاب باستخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP). ويعتمد ذلك على الذكاء الاصطناعي لفهم الأوامر المنطوقة على الخرائط وتقديم الإجابات عليها واكتشاف الأشياء ذات الصلة مثل المشاة والمركبات الأخرى وإشارات المرور وإشارات الطرق.
• اتخاذ القرار: يتيح الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات فورية بناءً على بيانات الاستشعار في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، عندما تستشعر سيارة ذاتية القيادة وجود أحد المشاة يعبر الطريق، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الاستجابة الأفضل، مثل التباطؤ أو التوقف.

مع استمرار تطور السيارات ذاتية القيادة، فإن تطورها المتزايد في فهم سيناريوهات العالم الحقيقي المعقدة والتكيف معها والتنقل فيها يسلط الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات. دعنا ننتقل الآن للتحقق من كيفية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة.

خوارزميات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة

يعد تطبيق كل من الخوارزميات الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف للذكاء الاصطناعي في السيارات أمرًا بالغ الأهمية في صنع السيارات ذاتية القيادة.

التعلم تحت الإشراف

يُطلق على أحد النماذج المهمة في التعلم الآلي اسم التعلم الخاضع للإشراف. في هذه، يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعات البيانات المسماة لتعيين المدخلات إلى المخرجات بشكل صحيح. في سياق السيارة ذاتية القيادة، يعد التعلم تحت الإشراف أمرًا بالغ الأهمية في مهام مثل التعرف على الأشياء والنمذجة والتنبؤ بالسلوك. في التعلم تحت الإشراف، هناك الأساليب التالية:

التعرف على الأشياء

ومن خلال استخدام تقنيات التعلم الخاضع للإشراف، تخضع أنظمة السيارات ذاتية القيادة لتدريب مكثف من أجل تحديد وتمييز مختلف العناصر المهمة من البيانات الحسية بكفاءة. يتضمن ذلك التحديد الصحيح للمشاة والمركبات وإشارات المرور وإشارات الطرق التي تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.

في Appinventiv، قمنا بتطوير تطبيق بديهي للتعرف على الإيماءات يسمى ActiDrive، والذي يستفيد من التكنولوجيا البصرية، مما يتيح للسائقين الحصول على قيادة خالية من المتاعب.

بالإضافة إلى تعزيز سلامة السائق أثناء القيادة، يعمل التطبيق أيضًا كمتتبع شامل للرحلات، حيث يقوم بتسجيل رحلات المستخدم بدقة واختيارات المسار والوقت والمسافات المقطوعة في الطريق إلى وجهاتهم.

النمذجة

تتيح تقنيات التعلم الخاضع للإشراف إنشاء نماذج معقدة يمكنها التنبؤ باحتمالات بعض الأحداث أو الحالات في بيئة المرور. يمكن لتحليل البيانات المتطورة ونماذج التعرف على الأنماط أن تتنبأ بدقة بالحوادث الحرجة، مثل احتمالية عبور المشاة في مكان معين أو التغيير المفاجئ للمسار للمركبات الأخرى.

التنبؤ بالسلوك

هناك تطبيق مهم آخر للتعلم الخاضع للإشراف في حالة المركبات ذاتية القيادة يأتي من التنبؤ بالسلوك. ومن خلال استيعاب بيانات التدريب الكاملة وتطبيق خوارزميات التعلم المتطورة، يمكن لهذه الأنظمة التنبؤ وحتى التنبؤ بسلوكيات مستخدمي الطريق الآخرين. ويمكّن هذا النهج الاستباقي السيارة ذاتية القيادة من التعامل مع الطوارئ والتحديات بشكل أكثر فعالية ومرونة.

تعليم غير مشرف عليه

على عكس نهج التعلم الخاضع للإشراف، يعمل التعلم غير الخاضع للإشراف ضمن إطار يسهل تحديد وتفسير الأنماط والعلاقات ضمن مجموعات البيانات غير المسماة. تستخدم السيارات ذاتية القيادة هذا النوع من التعلم في العديد من الوظائف، بما في ذلك الكشف عن الحالات الشاذة، والتجميع، واستخراج الميزات.

إكتشاف عيب خلقي

يمكن للسيارات ذاتية القيادة التعرف على الأحداث غير الطبيعية وغير المتوقعة المحيطة بها والتصرف بناءً عليها من خلال تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة. وقد أصبحت هذه الأنظمة فعالة للغاية من خلال الاستفادة من قدراتها المتطورة في معالجة البيانات وتحليلها. يمكنهم اكتشاف الأحداث غير المتوقعة والاستجابة لها بسرعة مثل عبور المشاة بشكل غير متوقع عبر الطريق والمركبات التي تقوم بتغييرات مفاجئة في المسار.

تجمع

يتيح ذلك لتقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة فهم نقاط البيانات المتشابهة وتجميعها بشكل متماسك داخل بيئة السيارة. يمكن لهذه الأنظمة التمييز بين ظروف وسيناريوهات القيادة المتنوعة باستخدام نقاط البيانات التجميعية والتصنيفية، والتي تتشابه في خصائصها. ويساعد ذلك على فهم مواقف القيادة المعقدة وفك رموزها بشكل منهجي، مما يؤدي إلى تحسين مهارات اتخاذ القرار والاستجابة في السيارة ذاتية القيادة.

ميزة استخراج

تلعب تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة دورًا رئيسيًا في استخلاص وتحديد أهم العناصر في البيانات الحسية التي تحصل عليها السيارات ذاتية القيادة. يمكن لهذه الأنظمة تحليل نقاط البيانات المختلفة لاختيار الخصائص الرئيسية لنظام القيادة، مما يعطي صورة كاملة للمناطق المحيطة. يعد هذا أمرًا ضروريًا في العثور على حواف الكائنات المهمة وتحليلها في سحب نقاط الليدار واستخراج ميزات الصورة الرئيسية من أجل تحسين الإدراك العام والتفسيرات للسيارة ذاتية القيادة.

الآن بعد أن عرفت كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة، فلننتقل الآن لمناقشة أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في القيادة الذاتية.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة

تشرح حالات الاستخدام التي لا تعد ولا تحصى للذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة بوضوح القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي في إحداث ثورة في قطاع السيارات ورفع مستوى السلامة والكفاءة التشغيلية. وتشمل هذه التطبيقات الرائدة للذكاء الاصطناعي داخل السيارات ذاتية القيادة

معالجة بيانات الاستشعار

يقوم الكمبيوتر المركزي للمركبة بجمع البيانات في الوقت الفعلي من مجموعة من أجهزة الاستشعار التي تعلم السيارة بحركة المرور والطريق وأي عوائق محتملة. يتم تفسير تدفقات البيانات هذه بذكاء من خلال خوارزميات ذكية مثل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لاكتشاف وتحديد الأشياء الموجودة أمام السيارة وحولها. يحتوي على وحدات برامج وأجهزة مخصصة لأجهزة الاستشعار، وهو قادر على المعالجة المتوازية، مما يدعم اتخاذ القرار الفعال.

تحسين المسار

يعد تخطيط المسار أمرًا ضروريًا لتعظيم مسار السيارة والتحكم في حركة المرور. تتضمن هذه المهمة الديناميكية عدة مكونات قابلة للخوارزميات الاصطناعية الذكية. يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي تجارب القيادة السابقة لاختيار الطرق الأكثر أمانًا والأكثر ملاءمة والأكثر اقتصادًا من النقطة أ إلى النقطة ب.

التنقل في ظروف الطريق

تخطط السيارة للمسار وتستخدم خوارزميات قائمة على الذكاء الاصطناعي لإدارة ظروف الطريق المختلفة، بما في ذلك الأشياء والمشاة والدراجات وإشارات المرور. أصبح السلوك الشبيه بالبشر ممكنًا بفضل خوارزميات الكشف عن الأشياء، لكنهم يواجهون تحديات عند التعامل مع ظروف الطرق والطقس المختلفة.

الصيانة الوقائية

أحد الأساليب الواعدة هو الصيانة التنبؤية، التي تستخدم مراقبة الماكينة والنمذجة التنبؤية للتنبؤ بمثل هذا الفشل. باستخدام تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي استخراج البيانات الموجودة على متن الطائرة وخارجها للتنبؤ بالمشكلات المستقبلية وتجنبها، مما يؤدي إلى توفير هائل في الوقت والمال.

تحليل بيانات التأمين

يقدم سجل بيانات السيارة معلومات مهمة تتعلق بسلوك السائق والتي قد تكون مفيدة في التحقيقات في الحوادث المرورية ومطالبات التأمين. ومع تحول التركيز نحو المركبات الآلية، تصبح المسؤولية قضية مركزية، حيث يتولى المصنعون المزيد من المسؤولية. تمامًا مثل بيانات الصندوق الأسود في مجال الطيران، سيكون من الضروري تخزين لقطات ذات صلة من بيانات أجهزة الاستشعار بعد وقوع حادث لتحليل ما بعد الحدث، مما يوفر أدلة مهمة للتحقيقات في الحوادث ومطالبات التأمين.

اكتشف مستقبل التنقل من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطبيقات السيارات المخصصة لديك من خلال خدمات تطوير برمجيات السيارات الأعلى تقييمًا

فوائد الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة

لقد أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة إلى حقبة جديدة من السلامة المتزايدة، وتحسين العمليات، والعديد من الامتيازات الأخرى. تشمل بعض أهم فوائد الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة ما يلي:

المزايا البيئية

ومع وجود المحركات الكهربائية أو الهجينة في المركبات ذاتية القيادة، يتم تقليل انبعاثات الغازات الدفيئة، وهي خطوة هائلة في الحفاظ على البيئة. علاوة على ذلك، يساهم الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على البيئة من خلال سلوكيات القيادة المثالية، والتسارع الموفر للطاقة، وتوفير الوقود بشكل عام، مما يقلل من التأثير البيئي للمركبات.

تحسين إمكانية الوصول

تلبي السيارات المجهزة بالذكاء الاصطناعي احتياجات الأشخاص ذوي الإعاقة أو الذين يعانون من مشاكل في الحركة من خلال توفير مواقف السيارات والكراسي المتحركة والأوامر الصوتية. وتتجسد إمكانية الوصول هذه في ميزة "الاستدعاء" الخاصة بشركة تسلا، حيث يمكن للسيارة التنقل في المساحات الضيقة والوصول إلى الراكب عند استدعائه. وهذا يعزز الاستقلالية والراحة للأفراد الذين لا يستطيعون القيادة بشكل مستقل.

تعزيز السلامة

ميزات مثل نظام تثبيت السرعة التكيفي، وACC، والتحذير من مغادرة المسار LDW، وفرامل الطوارئ التلقائية AEB مع الذكاء الاصطناعي المتكامل عززت بشكل كبير سلامة الركاب. ويعد هذا النوع من ميزات الأمان أحد المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة، حيث يمكنه اكتشاف العوائق والمخاطر باستخدام أجهزة الاستشعار والكاميرات الخاصة به وبالتالي اتخاذ الاحتياطات اللازمة، مما يضمن تجنب وقوع الحوادث.

كفاءة محسنة

عند تصميم السيارات ذاتية القيادة، يعمل الذكاء الاصطناعي على تطوير طرق أكثر اقتصادا ويقلل من استخدام الطاقة ووقت السفر. يستخدم الذكاء الاصطناعي المراقبة في الوقت الفعلي لبيانات حركة المرور وظروف الطريق لتوجيه المركبات بشكل أكثر فعالية وينظم أيضًا أنماط التسارع والكبح لتقليل استهلاك الطاقة وإطالة عمر السيارة.

الحد من حركة المرور

كما تتمتع السيارات ذاتية القيادة بالذكاء الاصطناعي، مما يجعلها تتواصل مع بعضها البعض وتتشارك بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي، مما يسمح لها باختيار الطرق غير المزدحمة. تعمل هذه القدرة على تقليل الاختناقات المرورية وتضمن توزيع حركة المرور بالتساوي على الطرق المختلفة، مما يجعل طرقنا أكثر أمانًا وفعالية.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة

فيما يلي بعض الحالات البارزة لكيفية استخدام شركات السيارات الكبرى للذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة لإحداث ثورة في القيادة وتحويل النقل البري.

تسلا

وتشتهر شركة تسلا باختراعاتها التكنولوجية المتطورة، مثل أنظمة مساعدة السائق المتقدمة والقيادة الذاتية. وتستخدم سيارة تيسلا خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة، مما يمنحها مهارات مبهرة في اتخاذ القرار والتحكم الدقيق، وهو ما يشكل تقدماً في تطور السيارات الذكية. اقرأ هذه المدونة لمعرفة المزيد عن تكلفة تطوير نظام Tesla EV Supercharger.

وايمو

أطلقت Waymo، باعتبارها شركة رائدة في تكنولوجيا القيادة الذاتية، نظام قيادة ذاتي قائم على الذكاء الاصطناعي يُظهر تخطيط الطريق المعقد وردود الفعل الذكية للبيئة المحيطة. ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتها، أصبحت Waymo رائدة في مجال النقل الذاتي.

نفيديا

صممت NVIDIA مجموعة كاملة من منصات وتقنيات حوسبة الذكاء الاصطناعي لقطاع السيارات، مما يساعد على دمج الذكاء الاصطناعي في تصميم السيارات وإدارتها. تعد منصة Drive الخاصة بالشركة مثالاً على التكامل الناجح لوظائف الذكاء الاصطناعي مثل الإدراك ورسم الخرائط والتخطيط الاستراتيجي للمسار، مما يجعل السيارات ذاتية القيادة تتمتع بقدرات تفكير وملاحة فائقة.

اوبر

قامت أوبر باستثمارات كبيرة في أبحاث وتطوير المركبات ذاتية القيادة لتصبح رائدة في مجال السيارات ذاتية القيادة. ينصب تركيزهم الرئيسي على السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وذلك بهدف توفير خدمة مشاركة ركوب آمنة وموثوقة. يعكس هذا التركيز على التقدم التكنولوجي التزامهم بتقديم تجربة نقل متطورة.

بي ام دبليو

أظهرت BMW التزامًا قويًا بدمج الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة من تكنولوجيا المركبات، بما في ذلك أنظمة مساعدة السائق ونظام المعلومات والترفيه داخل السيارة. تثبت BMW التزامها بتقديم رحلة أكثر خصوصية وملاءمة من خلال مساعدها الشخصي الذكي، الذي يستخدم معالجة متقدمة للغة الطبيعية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة

يبدو المستقبل واعدًا حيث يتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات 6 مليارات دولار في عام 2022، مع معدل نمو سنوي مركب متوقع يبلغ 55٪ بحلول عام 2032. ستدفع العديد من التطورات في خوارزميات الذكاء الاصطناعي وحلول الصيانة التنبؤية وتقنيات الاستشعار وقدرة الحوسبة عددًا كبيرًا من الابتكارات الجديدة. التطورات، مما يدل على ولادة حقبة جديدة من النمو والابتكار.

سوف يؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على صناعة السيارات في المستقبل القريب. يمكننا أن نتوقع المزيد من المركبات ذاتية القيادة، وميزات السلامة المتقدمة، وخيارات الميزات الشخصية. سيؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق فوائد مختلفة مثل تحسين حلول التنقل، وتعزيز الكفاءة التشغيلية، وتوفير التكاليف، وتنفيذ أنظمة النقل الذكية، وتحويل مشهد النقل الحالي بالكامل.

ضع بصمتك في صناعة السيارات مع Appinventiv كشريك لك

لقد أعاد الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة تعريف صناعة السيارات ومهّد الطريق لمستقبل تحويلي لوسائل النقل. أحدثت التطورات في تكنولوجيا القيادة الذاتية وخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحولًا أساسيًا في سلامة المركبات وكفاءتها وتجربة المستخدم. إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة لا حصر لها، مما يعد بالتقدم المستمر والابتكارات الرائدة.

إذا كنت ترغب في تجربة القوة الثورية للذكاء الاصطناعي في عملك، فاشترك مع Appinventiv. تعمل خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي المتطورة لدينا على تعزيز التميز التكنولوجي والابتكار. تواصل مع خبرائنا اليوم لاستكشاف حلول وخدمات الذكاء الاصطناعي لدينا.

الأسئلة الشائعة

س: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة؟

ج: تساعد البيانات في الوقت الفعلي المستمدة من الكاميرات وأجهزة الليدار والرادار الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة على تفسير البيئة. وتقوم الخوارزميات بتحليل هذه البيانات للتنقل وتجنب العوائق واتباع قواعد المرور.

س: كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة؟

ج: يُستخدم الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة في الاستشعار واتخاذ القرار والنمذجة التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية. وهذا يتيح لهم اكتشاف الأشياء والتنبؤ بالسلوك وتخطيط الطرق والتواصل مع الركاب، مما يضمن تجربة قيادة آمنة.

س: ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة؟

ج: ستجلب التطورات في قدرات الذكاء الاصطناعي مجموعة من الميزات ذاتية القيادة التي ستوفر الكفاءة والسلامة والاعتمادية للسيارات ذاتية القيادة. تحمل هذه التطورات وعدًا بإطلاق العنان لأحدث الابتكارات، مما يجعل القيادة الذاتية مستقبل حلول التنقل.