Критичні аспекти під час впровадження штучного інтелекту в галузі безпілотних транспортних засобів

DOI: 10.31673/2786-8362.2023.010303

  • Зінченко О. В. (Zinchenko O. V.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ
  • Катков Ю. І. (Katkov Yu. I.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ
  • Березовська Ю. В. (Berezovska Yu. V.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ
  • Вишнівський О. В. (Vyshnivskyi O. V.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ
  • Щербаков Є. М. (Shcherbakov Ye. M.) Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, Київ

Анотація

Стаття присвячена критичним аспектам під час впровадження штучного інтелекту в галузі безпілотних транспортних засобів. Ставиться завдання: на основі аналізу впровадження штучного інтелекту для вирішення множини завдань управління безпілотним транспортним засобом у зовнішньому середовищі визначити критичні аспекти, які будуть мати негативний вплив. Для вирішення цього завдання в статті: виконано аналіз способів повної автономії транспортних засобів та розглянута класифікація систем управління безпілотними транспортними засобами в зовнішньому середовищі; зроблено опис рівнів автономії/автоматизації Automated driving system, що дозволяють розрізняти автономні транспортні засоби на основі стандарту SAE J3016; виконаний аналіз завдань кожного рівня відносно можливості застосування штучного інтелекту; розглянуто можливості систем управління безпілотними транспортними засобами за допомогою різноманітних автомобільних комп'ютерних мереж, в яких транспортні засоби та придорожні пристрої є вузлами зв'язку, що надають один одному інформацію, таку як попередження про безпеку та інформацію про дорожній рух. На основі виконаного аналізу робляться висновки: по-перше, для управління повністю автономною системою безпілотного транспортного засобу необхідно використання штучного інтелекту, який буде здатен своєчасно обробляти інформацію від засобів навігації, датчиків та засобів спілкування між безпілотними транспортними засобами в зовнішньому середовищі; по-друге, знадобиться складна багаторівнева система штучного інтелекту з одним інтерфейсом для прийняття правильних рішень у потрібний час щоб досягнути призначеного результату; по-третє, використання штучного інтелекту в галузі безпілотних транспортних засобів сьогодні стикається з проблемою необхідності мати великі обчислювальні потужності на цьому автономному засобі, а це призводить до появи критичних аспектів, а саме: проблеми енергопостачання та охолодження багатьох процесорів в обчислювальний системі.

Ключові слова: інтелектуальні системи, уразливість автономного водіння, автономний транспортний засіб.

Список використаної літератури:
1. National Highway Traffic Safety Administration US / [електронний ресурс] – режим доступу: / https://www.nhtsa.gov/(Дата перегляду 20 червня 2023).
2. Statistical Annex, World report on road traffic injury prevention/ [електронний ресурс] – режим доступу: / https://en.wikipedia.org/wiki/Road_traffic_safety#cite_note-5/(Дата перегляду 20 червня 2023).
3. "World report on road traffic injury prevention". World Health Organisation. Retrieved 14 April 2010. / https://en.wikipedia.org/wiki/Road_traffic_safety#cite_note-5/(Дата перегляду 20 червня 2023).
4. Про схвалення Концепції Державної цільової програми підвищення рівня безпеки дорожнього руху в Україні на період до 2016 року/ [електронний ресурс] – режим доступу: /https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/771-2012-%D0%BF#Text/(Дата перегляду20червня 2023).
5. Self-driving car (autonomous car or driverless car) / [електронний ресурс] – режим доступу: / https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/driverless-car/(Дата перегляду 20 червня 2023).
6. What is an Autonomous Car? / [електронний ресурс] – режим доступу:/ https://www.synopsys.com/automotive/what-is-autonomous-car.html#:~:text=Ultrasonic%20sensors%20in%20the%20wheels,acceleration%2C%20braking%2C%20and%20steering//(Дата перегляду 20 червня 2023).
7. How do self-driving cars work? / [електронний ресурс] – режим доступу: / https://www.bankrate.com/insurance/car/how-do-self-driving-cars-work//(Дата перегляду 20 червня 2023).
8. Artificial intelligence and machine learning for unmanned vehicles - April 26, 2021/ [електронний ресурс] – режим доступу: / https://www.militaryaerospace.com/unmanned/article/14202040/artificial-intelligence-and-machine-learning-for-unmanned-vehicles (Дата перегляду 20 червня 2023).
9. SAE J3016 2018, Sistemy avtomatizirovannogo upravleniya dvizheniem ATS. Klassifikaciya, terminy i opredeleniya (Taxonomy and Definitions for Terms Related to OnRoad Motor Vehicle Automated Driving Systems), SAE, 2018, 35 p.
10. 7 Types of Vehicle Connectivity/ [електронний ресурс] – режим доступу: https://blog.rgbsi.com/7-types-of-vehicle-connectivity/(Дата перегляду 20 червня 2023).
11. Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles J3016_201806 / [електронний ресурс] – режим доступу: / https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/(Дата перегляду 20 червня 2023).
12. The Drive for Vehicle-To-Everything Connectivity/ [електронний ресурс] — режим доступу: /https://www.electronicdesign.com/markets/automotive/article/21215345/mouser-the-drive-for-vehicletoeverything-connectivity/(Дата перегляду 20 червня 2023).
13. VEHICLE-TO-GRID (V2G) IS A TECHNOLOGY THAT HAS THE POWER TO TRANSFORM THE ENERGY SYSTEM. / [електронний ресурс] – режим доступу: https://www.virta.global/vehicle-to-grid-v2g/(Дата перегляду 20 червня 2023).
14. Small-form-factor embedded computing offers new SWaP-based distributed design paradigm/ [електронний ресурс] – режим доступу: https://www.militaryaerospace.com/computers/article/16714704/smallformfactor-embedded-computing-offers-new-swapbased-distributed-design-paradigm (Дата перегляду 20 червня 2023).

Номер
Розділ
Статті