Познакомьтесь с Air-Guardian искусственной интеллектуальной системой, разработанной исследователями Массачусетского технологического института (MIT) для отслеживания взгляда пилота (с использованием технологии отслеживания глаз).

Приготовьтесь познакомиться с Air-Guardian искусственной интеллектуальной системой для отслеживания взгляда пилота, созданной исследователями Массачусетского технологического института (МТИ) с применением передовых технологий отслеживания глаз

В мире, где автономные системы становятся все более распространенными, обеспечение их безопасности и производительности является приоритетным. Автономные самолеты, в частности, имеют потенциал перевернуть различные отрасли, от транспорта до наблюдения и далее. Однако их безопасное функционирование остается значительной проблемой. Исследователи из MIT неустанно работают над совершенствованием возможностей и безопасности этих автономных систем. В недавнем развитии команда исследователей представила новый подход, который использует визуальное внимание для повышения производительности и безопасности автономных самолетов.

Автономные самолеты разработаны для работы без вмешательства человека, полагаясь на продвинутые алгоритмы и датчики для навигации и принятия решений. Эти системы предлагают множество преимуществ, включая повышенную эффективность и снижение операционных затрат, но они представляют уникальные вызовы. Один из ключевых вызовов заключается в обеспечении безопасности работы автономных самолетов, особенно в сложных и динамичных средах.

Для решения этой проблемы исследователи предложили новый метод, сосредоточиваясь на визуальном внимании как ключевом факторе автономного управления полетом. Команда исследователей предлагает систему опеки, которая сотрудничает с пилотами, повышая их контроль и общую безопасность полета. В отличие от традиционных автономных систем, которые работают независимо от человеческого ввода, эта система опеки активно контролирует образцы внимания как пилота, так и самой системы.

• Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли и Университета Калифорнии в Сан-Франциско революционизируют генерацию нейронных видео вводят метод LLM-Grounded Video Diffusion (LVD) для улучшенной пространственно-временной динамики.
• В новой статье AI исследователи КМУ и Google переопределяют выводы языковой модели как задержка ответов с помощью паузовых маркеров улучшает производительность в вопросно-ответных и рассуждениях задачах.
• Исследователи из университета Нортвестерн разработали Первую Систему Искусственного Интеллекта (ИИ), которая может Интеллектуально Проектировать Роботов С Нуля

Система опеки основана на архитектуре нейронной сети, включающей сверточные слои, плотные слои и специализированную сеть CfC (Causality from Correlation) для последовательного принятия решений. Эта сеть CfC предназначена для захвата базовой причинно-следственной структуры данной задачи, что позволяет ей понять связь между разными переменными и принимать обоснованные решения.

Одним из ключевых нововведений этого подхода является использование визуальных карт внимания. Algorithm VisualBackProp для нейронных сетей генерирует эти карты и служит способом понять, на что пилот и система опеки фокусируют свое внимание во время полета. Для системы опеки ее карта внимания представляет ее понимание окружающей среды и важные элементы в ней. В то же время для человеческого пилота технология отслеживания глазной фокусировки измеряет его фактическое визуальное внимание.

Вмешательство системы опеки происходит, когда расхождения в профилях внимания между пилотом и системой опеки превышают предопределенные пороги. Это означает, что если внимание пилота значительно отклоняется от того, что ожидает система опеки, она берет под контроль, чтобы обеспечить безопасность полета. Этот процесс вмешательства крайне важен, когда пилоты могут быть отвлечены, усталыми или перегруженными информацией.

Команда исследователей провела эксперименты как в условиях моделирования, так и в реальных условиях для оценки эффективности своего подхода. Система опеки была сравнена с человеческими пилотами в симулированных сценариях, и результаты были поразительны. Столкновения для человеческих пилотов без системы опеки составили 46%. Однако, благодаря вмешательству системы опеки, уровень столкновений снизился до 23%, что значительно повышает безопасность полета.

Система опеки снова продемонстрировала свою эффективность в реальных экспериментах с квадрокоптером. При наличии системы опеки, она последовательно обеспечивала безопасный полет, что приводило к более низкой скорости полета и меньшему расстоянию до оптимальной траектории полета. Это снижает риск столкновения с преградами и повышает общую безопасность полета.

Успех этой системы опеки подчеркивает важность визуального внимания в автономных системах. Активное наблюдение и понимание, где фокусируется внимание пилота и системы опеки, позволяет системе принимать обоснованные решения для повышения безопасности и производительности. Такой коллаборативный подход представляет собой значительный шаг в разработке автономных систем самолетов, которые могут надежно и безопасно работать в различных сценариях.

В заключение, инновационный подход команды исследователей в использовании визуального внимания для управления автономными самолетами имеет большой потенциал для авиационной промышленности и не только. Внедрение системы опеки, которая активно сотрудничает с пилотами на основе образцов внимания, значительно повысило безопасность и производительность полета. Такой подход может преобразить способ работы автономных самолетов, уменьшая риск аварий и открывая новые возможности для их использования в различных областях применения. По мере развития автономных систем такие инновации являются важными для обеспечения более безопасного и эффективного будущего.