Phúc trình gần đây từ trung tâm sản xuất xe hơi Hoa Kỳ khi trời đang mưa trong cuộc diễn hành AI với các kết quả nghiên cứu cho rằng bộ phận kỹ thuật toán số của các xe hơi không người lái rất tệ trong thời tiết xấu.
Nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại Học Michigan cho thấy rằng ngay cả khi trời mưa nhẹ hay mưa phùn cũng có thể cản trở bộ phận thuật số trong các máy thu hình của xe tự hành. Điều đó có nghĩa là trong tương lai xe tự hành có thể bị hạn chế dành cho các tiểu bang nắng nóng như Arizona, California và Florida.
Nghiên cứu của tiểu bang Michigan xác định rằng nguồn gốc vấn đề cốt lõi không từ các máy camera được dùng như là những cảm biến chính để phát hiện các trợ ngại mà là kỹ thuật toán được dùng để chọn lựa qua dữ liệu nhìn của máy điện toán.
“Khi chúng ta chạy các kỹ thuật toán này, chúng ta nhìn thấy rất rõ, sự suy yếu rõ ràng trong việc phát hiện ra,” theo Hayder Radha, giáo sư ngành kỹ sư điện và điện toán tại Đại Học Michigan là người giám sát nghiên cứu, nói với báo Automotive News vào cuối tháng 11 năm ngoái. “Ngay cả lúc trời mưa nhẹ cũng có thể gây ra một số vấn đề nghiêm trọng, và khi bạn gia tăng chủ ý, thì hoạt động mà chúng tôi xem như là tình trạng máy móc kỹ thuật có thể trở thành tê liệt.”
Các nhà nghiên cứu tại đại học này cho thấy rằng kỹ thuật toán tầm nhìn của máy điện toán không phát hiện ra 20% đối tượng trong lúc trời mưa nhẹ. Tỉ lệ thất bại nhân đôi khi trời mưa nặng là gấp ba lần.
Các yếu tố khác như khi thay đổi mùa – lá mùa thu giảm và thời tiết lạnh hơn – cũng ảnh hưởng các cảm biến như radar và phát hiện của xe hơi tự hành. Sự thay đổi quang cảnh theo mùa diễn ra cần phải cập nhật các bản đồ có độ phân giải cao được dùng bởi các hệ thống của xe không người lái.
Nghiên cứu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại Học Michigan cho thấy rằng ngay cả khi trời mưa nhẹ hay mưa phùn cũng có thể cản trở bộ phận thuật số trong các máy thu hình của xe tự hành. Điều đó có nghĩa là trong tương lai xe tự hành có thể bị hạn chế dành cho các tiểu bang nắng nóng như Arizona, California và Florida.
Nghiên cứu của tiểu bang Michigan xác định rằng nguồn gốc vấn đề cốt lõi không từ các máy camera được dùng như là những cảm biến chính để phát hiện các trợ ngại mà là kỹ thuật toán được dùng để chọn lựa qua dữ liệu nhìn của máy điện toán.
“Khi chúng ta chạy các kỹ thuật toán này, chúng ta nhìn thấy rất rõ, sự suy yếu rõ ràng trong việc phát hiện ra,” theo Hayder Radha, giáo sư ngành kỹ sư điện và điện toán tại Đại Học Michigan là người giám sát nghiên cứu, nói với báo Automotive News vào cuối tháng 11 năm ngoái. “Ngay cả lúc trời mưa nhẹ cũng có thể gây ra một số vấn đề nghiêm trọng, và khi bạn gia tăng chủ ý, thì hoạt động mà chúng tôi xem như là tình trạng máy móc kỹ thuật có thể trở thành tê liệt.”
Các nhà nghiên cứu tại đại học này cho thấy rằng kỹ thuật toán tầm nhìn của máy điện toán không phát hiện ra 20% đối tượng trong lúc trời mưa nhẹ. Tỉ lệ thất bại nhân đôi khi trời mưa nặng là gấp ba lần.
Các yếu tố khác như khi thay đổi mùa – lá mùa thu giảm và thời tiết lạnh hơn – cũng ảnh hưởng các cảm biến như radar và phát hiện của xe hơi tự hành. Sự thay đổi quang cảnh theo mùa diễn ra cần phải cập nhật các bản đồ có độ phân giải cao được dùng bởi các hệ thống của xe không người lái.
Gửi ý kiến của bạn