نستخدم الذكاء الاصطناعي والعوالم الافتراضية بهدف ابتكار سيارات أكثر أماناً

ذات مرة، لم يكن لدينا سوى طرق مادية لاختبار ميزات السلامة الجديدة وتطويرها. مع ظهور الحاسوب، أصبح بإمكاننا أيضاً استخدام البيئات الافتراضية لدفع الأمور إلى أقصى حدّ ممكن فيما يتعلق بالأمان.

والآن نتخذ خطوة جديدة إلى الأمام، باستخدام عوالم افتراضية شبيهة بالحياة تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعي للعثور على اختراقات جديدة تساعد في الحفاظ على سلامتك. بمساعدة تقنيات الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتقدمة، يمكننا تعزيز تطوير برامج السلامة لدينا، مثل أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، وكل ذلك بهدف إنشاء سيارات أكثر أماناً. 

إذن، كيف يعمل هذا؟ بفضل تقنية حسابية متقدمة تسمى "Gaussian splatting" (هذه ليست عبارة Volvo Cars نعد بها)، يمكننا تحويل الصور المرئية في العالم الحقيقي إلى مشاهد وموضوعات ثلاثية الأبعاد تشبه الحياة الطبيعية.

استخدام بيانات واقعية 
باستخدام تقنية Gaussian، يمكن الآن تجميع بيانات الحوادث التي تجمعها أجهزة الاستشعار المتقدمة في سياراتنا الجديدة – مثل الضغط على المكابح في حالات الطوارئ أو التوجيه الحاد أو التدخل اليدوي – وإعادة بنائها واستكشافها لمساعدتنا على فهم كيفية تجنب الحوادث في المستقبل بشكل أفضل.

على سبيل المثال، يمكن التلاعب بهذه البيئات الافتراضية عن طريق إضافة أو إزالة مستخدمي الطريق وتغيير سلوك حركة المرور أو العوائق على الطريق. يتيح لنا ذلك تعريض برنامجنا للسلامة لجميع أنواع مواقف المرور، بسرعة ونطاق لم يكن ممكناً من قبل. نتيجة لذلك، يمكننا الآن تطوير برنامج يعمل بشكل جيد في "الحالات الحدية" المعقدة والنادرة ولكن التي يُحتمل أن تكون خطرة وخفض الوقت المستغرق لتعريض برنامجنا للحالات الحدّية، من أشهر إلى أيام. 

تم تطوير البيئات الافتراضية بواسطة Zenseact، وهي شركة الذكاء الاصطناعي والبرمجيات الداخلية التي أسسناها منذ حوالي خمس سنوات. هذا المشروع، برعاية Wallenberg الذكاء الاصطناعي، برنامج الأنظمة والبرمجيات المستقلة (WASP)، هو جزء من برنامج الدكتوراه للجامعات السويدية الرائدة لاستكشاف إن كان سيتم دمج تقنيات العرض العصبي في مبادرات السلامة المستقبلية. 

"لدينا بالفعل الملايين من نقاط البيانات عن اللحظات التي لم تحدث أبداً والتي نستخدمها لتطوير برامجنا"، كما يقول ألوين باكينز، رئيس هندسة البرمجيات العالمية في Volvo Cars. "بفضل تقنية Gaussian، يمكننا اختيار إحدى حالات الزاوية النادرة وتفجيرها إلى آلاف الأشكال الجديدة للسيناريو لتدريب طرازاتنا والتحقق من صحتها. هذا لديه القدرة على فتح نطاق لم يكن لدينا من قبل وحتى التقاط الحالات المتطورة قبل حدوثها في العالم الحقيقي ". 

جزء واحد من اللغز 
اليوم، نستخدم البيئات الافتراضية إضافة إلى الاختبار الواقعي للتدريب على البرامج وتطويرها والتحقق من صحتها لأنها توفر بيئة آمنة وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة.  لضمان أمان برنامج الأمان لدينا، يجب تدريبه على التعامل مع جميع أنواع مواقف حركة السير. باستخدام سيناريوهات نادرة أو غير عادية، يمكننا التأكد من أن البرنامج يعمل بشكل جيد ليس فقط في الظروف العادية ولكن أيضاً في مواقف "الحالة الحدية" المعقدة والنادرة والتي يُحتمل أن تكون خطرة.

وغني عن القول أن قائمة السيناريوهات المحتملة تكاد تكون لا نهائية. فكر في الحيوانات التي تقفز على الطريق، أو الأشياء التي تسقط من مؤخرة شاحنة، أو إشارة مرور تُظهر كل الألوان في وقت واحد، أو سيارة تسير في الاتجاه الخاطئ على الطريق السريع، أو طريق غمرته المياه بالكامل، أو إعصار غبار يعبر الشارع.سيستغرق التقاط جميع السيناريوهات المحتملة في الحياة الواقعية أو ترميزها مئات الآلاف من السنين.

دمج تكنولوجيا NVIDIA
Volvo Cars استكشاف تقنيات مثل تقنية Gaussian بفضل العلاقة الموسعة مؤخراً مع NVIDIA. يجمع الجيل الجديد من السيارات الكهربائية بالكامل، المبني على الحوسبة المتسارعة NVIDIA البيانات من أجهزة استشعار مختلفة لفهم ما يحدث داخل السيارة وحولها بشكل أفضل من أي وقت مضى. منصة حوسبة فائقة الذكاء الاصطناعي، مدعومة بـNVIDIA أنظمة DGX ، يضع هذه البيانات في سياقها، ويفتح رؤى جديدة، ويدرب طرازات السلامة المستقبلية. سوف يحسّن ويسرّع تطوير الذكاء الاصطناعي. تعدّ منصة الحوسبة الفائقة هذه جزءاً من استثمار حديث لشركة Volvo Cars و Zenseact لإنشاء أحد أكبر مراكز البيانات في بلدان الشمال الأوروبي.

هل تريد معرفة المزيد؟
يشكل استكشاف تقنية Gaussian الذكاء الاصطناعي التوليدية جزءاً من عرضنا التقديمي في مؤتمر GTC NVIDIA. يمكنك مشاهدته مباشرة أو عند الطلب عبر هذا الرابط.