การเรียนรู้ของเครื่องตรวจสอบ 'ภาระงาน' ของผู้ขับขี่เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยทางถนน

ภาพจาก University of Cambridge (U.K.)

นักวิจัยจาก University of Cambridge ร่วมมือกับ Jaguar Land Rover พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งสามารถปรับปรุงความปลอดภัยทางถนนได้ โดยการทำนายว่าเมื่อใดที่ผู้ขับขี่สามารถโต้ตอบได้อย่างปลอดภัยกับระบบในรถหรือรับข้อความ

นักวิจัยใช้การผสมผสานระหว่างการทดลองบนท้องถนนและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) รวมถึงเทคนิคการกรองแบบเบย์ (Bayesian filtering) เพื่อวัด "ภาระงาน (workload) " ของคนขับอย่างต่อเนื่อง

อัลกอริทึมที่ได้สามารถปรับเปลี่ยนได้และสามารถตอบสนองในเวลาใกล้เคียงกับเวลาจริงต่อการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมและสถานะของผู้ขับขี่ สภาพถนน ประเภทถนน หรือลักษณะของผู้ขับขี่ ข้อมูลนี้สามารถรวมเข้ากับระบบภายในรถยนต์ได้

Bashar Ahmad จากเคมบริดจ์กล่าวว่า "เราสามารถปรับเปลี่ยนตัวแบบต่าง ๆ ได้ทุกที่ทุกเวลาโดยใช้เทคนิคการกรองแบบเบย์แบบง่าย ๆ มันสามารถปรับให้เข้ากับประเภทและสภาพถนนที่แตกต่างกันได้อย่างง่ายดาย หรือผู้ขับขี่คนละคนที่ใช้รถคันเดียวกัน"

อ่านข่าวเต็มได้ที่: University of Cambridge (U.K.)