據(jù)外媒報道，土耳其海峽大學（Bogazici University）與英國牛津大學（Oxford University）合作開發(fā)人工智能（AI）模型，以使自動駕駛汽車能夠在惡劣的環(huán)境和天氣條件下實現(xiàn)安全駕駛。

與普遍看法相反，自動駕駛的關鍵不是AI設計和硬件缺陷，而是可以分析復雜多變的道路、交通和天氣狀況的智能軟件，以在幾秒之內制定和實施最準確的行動計劃。

海峽大學教授Mehmet Turan稱他們提出了一種基于深度學習的自我監(jiān)督方法來進行自我運動估計，這也是一種在惡劣天氣條件下穩(wěn)健且互補的定位解決方案。

該方法是一種幾何感知方法，提供使用基于注意力的學習技術，專注地融合視覺傳感器的豐富表示和雷達不受天氣影響的特點。

Turan表示：“完全自動駕駛在未來10到15年內不太可能成為現(xiàn)實。這是因為在訓練自動駕駛的人工智能算法時，不可能創(chuàng)建出一個覆蓋所有異常情況的數(shù)據(jù)存儲庫，而駕駛員可能會遇到各種各樣的異常狀況。雖然特斯拉和谷歌等科技巨頭在自動駕駛技術方面處于領先地位，但他們也仍局限于相對小規(guī)模的試驗。”

Turan解釋道：“想象一下，路上突然出現(xiàn)一個行人，或者道路因裝修而被封鎖，或者兩輛車相撞，對后車造成危險。在這些情況下，傳感器的視距都會縮短。我們開發(fā)的人工智能將更多地依賴于來自傳感器的數(shù)據(jù)。”

兩所大學正在為具有挑戰(zhàn)性和復雜場景研究開發(fā)和訓練人工智能模型，以便自動駕駛汽車能夠在各種道路和各種天氣條件下安全行駛。

Turan總結道：“當模型遇到這種具有挑戰(zhàn)性的場景時，人工生成經(jīng)驗豐富的駕駛員采用的解決方案，輔之監(jiān)督學習，將更側重于考慮基于各種觀察而構建的人工智能算法?！?/p>