كيف يخدم الذكاء الاصطناعي السيارات ذاتية القيادة؟

كيف يخدم الذكاء الاصطناعي السيارات ذاتية القيادة؟

04 فبراير 2024
دفعة أولى من مركبات بدون سائق أثناء اختبارها على طرق بكين (Getty)
+ الخط -

تعقيدات كثيرة تحيط بتطوير السيارات ذاتية القيادة التي عقدت الأمل على الذكاء الاصطناعي من أجل تجاوز مشكلات مثل تحسين المسار وتسريع خوارزميات الملاحة، فيما يمكن لمراقبة الجودة أن تفعل الكثير لهذه الصناعة على المدى الطويل.

ونظراً لأن تاريخ التكنولوجيا مليء بالأمثلة المدمرة، قد تكون أدوات الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية هي المعلم الرئيسي التالي، لأن هذه الحوسبة توفر القدرة على تسريع خوارزميات التعلم الآلي المجربة والحقيقية، وفقاً للمدونة المتخصصة "فوكس تو موف".

ويتيح التعلم الآلي لأجهزة الكمبيوتر تحليل البيانات واتخاذ القرارات دون برمجتها بطرق محددة. والنتيجة هي أن الخوارزمية يمكنها التعلم بمرور الوقت وتحسين أدائها.

وتتمثل فائدة ذلك في أن المركبات ذاتية القيادة يمكنها العمل بأمان وكفاءة. ومن شأنها أن تقضي على الأخطاء البشرية، وتقلل من التكاليف المرتبطة بملكية السيارة وصيانتها، وتوفر كفاءات جديدة.

ومن المتوقع أن تنمو السيارات ذاتية القيادة لتصبح جزءاً كبيراً من الاقتصاد العالمي رغم كل المخاوف المرتبطة بالسلامة، ومن شأنها إن سلكت طريقها أن تخلق قدراً كبيراً من القيمة وتتيح العديد من الفوائد التجارية.

سيارات
التحديثات الحية

وتساعد مراقبة الجودة بالفعل شركات صناعة السيارات على تحسين عمليات التصنيع لديها، ونموذج تدفق حركة المرور، وإنشاء خدمات تنقل جديدة. ويمكن أن يساعدهم أيضا في تحديد الارتباطات المتغيرة وتعزيز التعرف على الأنماط لتحسين التصنيف.

وعلى المدى الطويل، يمكن للحوسبة الكمومية أن تسمح لشركات صناعة السيارات بمحاكاة المواد والخصائص الفيزيائية الأخرى بشكل أفضل على المستوى الذري، مثل كيمياء البطارية وخلايا الوقود. وقد يؤدي هذا إلى اختبارات أقل تكلفة، مما يُلغي الحاجة إلى النماذج الأولية ويسرّع زمن الإنتاج.

وتستعد المركبات ذاتية القيادة لتحويل أنظمة إدارة حركة المرور من خلال التواصل بسلاسة مع بعضها البعض، بما يسمح لها بتحسين تحركاتها استجابة لمعلومات حركة المرور الواردة.

وتقوم هذه المركبات بتحليل مصادر متنوعة من البيانات، بما في ذلك أجهزة الاستشعار والكاميرات، لقياس الظروف السائدة، مثل جودة الطريق ومستويات الازدحام.

ويمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي الكمي تحسين نماذج التعلم الآلي من خلال تحسين معدلات التنبؤ والتعرف على الأنماط. كما أنها تساعد في تقليل الضوضاء في النظام وتحديد نقاط البيانات الجديدة. وإضافة إلى ذلك، يمكنها تقليل الحاجة إلى إعادة التدريب على البيانات.

وتنطوي صناعة السيارات على استثمارات رأسمالية عالية، ومنتجات متطورة تكنولوجيا تتطلب قدراً هائلاً من الاختبارات ودورة طويلة لتطوير المنتج، وقوانين صارمة تتعلق بالبيئة والمسؤولية عن المنتجات، وعملاء متقلبين تقودهم الموضة، وسلاسل التوريد المعقدة. ولزيادة الإنتاجية وخفض التكاليف، يستكشف صانعو السيارات تكنولوجيا الحوسبة الكمومية.

ويمكن أن تساعد هذه التقنية أيضاً في تحديد الآلات المعيبة مبكراً، بما يقلل من تكاليف الإصلاح ويقضي على فترات التوقف غير الضرورية.