Honq-Konq Elm və Texnologiya Universitetinin (HKUST) Mühəndislik Məktəbinin multidissiplinar tədqiqat qrupu tərəfindən qurulmuş koqnitiv kodlaşdırma sistemi sayəsində özü idarə olunan avtomobillər tezliklə mürəkkəb trafik mühitində insan sürücüləri kimi “düşünməyə” müvəffəq olacaqlar.

Bu yenilik avtonom nəqliyyat vasitələrinin (AV) təhlükəsizliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırır, ümumi yol hərəkəti riskini 26,3% azaldır və piyadalar və velosipedçilər kimi yüksək riskli yol istifadəçilərinə vurulan potensial zərəri 51,7% azaldır. Hətta AV-lərin özləri də faydalandılar, risk səviyyələri 8,3% azaldı və bu, avtomobil təhlükəsizliyinin avtomatlaşdırılmasını inkişaf etdirmək üçün yeni çərçivəyə yol açdı.

Mövcud AV-lərin bir ümumi məhdudiyyəti var: onların qərar vermə sistemləri çoxlu yol istifadəçiləri arasında qarşılıqlı əlaqəni vahid şəkildə nəzərə almadan yalnız ikili risk qiymətləndirmələri edə bilər. Bu, məsələn, yaxınlıqdakı nəqliyyat vasitələrinin təhlükəsizliyinə bir qədər xələl gətirməklə yanaşı, piyadaların mühafizəsini prioritetləşdirməklə kəsişməni məharətlə idarə edə bilən təcrübəli sürücü ilə ziddiyyət təşkil edir. Piyadaların təhlükəsiz olması təsdiqləndikdən sonra sürücü diqqəti yaxınlıqdakı avtomobillərə keçirə bilər. İnsanlar tərəfindən nümayiş etdirilən bu cür riskləri idarə etmə qabiliyyəti “sosial həssaslıq” kimi tanınır.

AV-ləri sosial həssaslıqla gücləndirmək üçün HKUST-nin İnşaat və Ətraf Mühit Mühəndisliyi Departamentinin Sədri Professoru Prof. Yang Hainin rəhbərlik etdiyi tədqiqat qrupu insana inandırıcı idrak kodlaşdırma sxemini hazırlamaq üçün nevrologiyadan, insanın idrak proseslərindən və etikadan ilham aldı. Bu sistem AV-lərə düşüncəli insan sürücüsünü xatırladan şəkildə qavramağa, qiymətləndirməyə və davranmağa imkan verir.

Milli Elmlər Akademiyasının “Proceedings of the National Academy of Sciences ” jurnalında dərc olunan “İnsan tərəfindən qəbul edilən koqnitiv kodlaşdırmadan istifadə edərək təhlükəsiz sosial cəhətdən həssas avtonom nəqliyyat vasitələrinin gücləndirilməsi” başlıqlı məqalə .

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1100001614&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1749621403&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-06-human-technology-autonomous-vehicles.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS4xMDMiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTAzIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTAzIl0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1749621402147&bpp=1&bdt=379&idt=564&shv=r20250609&mjsv=m202506090101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749621207%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749621207%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3De43bb863646b60b8%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749621207%3AS%3DAA-AfjbQoPwZqH28q9IwcCLRSzzg&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=8323856904295&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1821&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31092919%2C42532523%2C95353386%2C31092908%2C95362801%2C95359266%2C95362807%2C95363072%2C95360684&oid=2&pvsid=5964730892554826&tmod=731885669&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=1146

Bu yeni sistem üç yenilikçi xüsusiyyəti birləşdirir:

1. Fərdi Riskin Qiymətləndirilməsi – Piyadalar, velosipedçilər, motosikletçilər və yaxınlıqdakı nəqliyyat vasitələri daxil olmaqla, hər bir yol istifadəçisinin üzləşdiyi riski qiymətləndirir. Bu, onların sürətini, bir-birindən məsafələrini və davranışlarının proqnozlaşdırılmasını qiymətləndirməyi əhatə edir. Məsələn, yolun yaxınlığında gəzən uşaq yüksək riskli sayılır.
2. Sosial Çəkili Risk Xəritəçəkmə – Həssas iştirakçıların təhlükəsizliyini prioritetləşdirməklə qərar qəbul etmə prosesinə etik təbəqə əlavə edir. Praktikada bu o deməkdir ki, texniki qaydalar onun davam etməsinə icazə verdikdə belə, AV piyadaya təslim ola bilər.
3. Davranış İnamının Kodlaşdırılması—AV-nin hərəkətlərinin ümumi trafik vəziyyətinə necə təsir edəcəyini proqnozlaşdırır. Məsələn, cəld zolağın dəyişdirilməsinin yaxınlıqdakı sürücülərin qəfil əyləc basmasına və ya tıxacın artmasına səbəb olub-olmadığını nəzərə alır.

Bu idrak kodlaşdırma sxeminin təhlükəsizlik performansını müəyyən etmək üçün tədqiqat qrupu 2000 müqayisəli trafik ssenarisindən istifadə edərək yeni çərçivəni qiymətləndirdi və nəticələr çərçivənin ümumi trafik riskini 26,3% azaltdığını göstərdi.

Maraqlıdır ki, bu təhlükəsizlik təkmilləşdirmələri daha yaxşı əməliyyat səmərəliliyi ilə təmin edilmişdir. Yuxarıda qeyd olunan simulyasiyalarda bu sistemlə təchiz edilmiş AV-lər sürücülük tapşırıqlarını orta hesabla 13,9% daha tez yerinə yetirərək, etik sürücülük və performansın bir-birinə uyğunlaşa biləcəyini nümayiş etdirir.

“Risklərin bütünlüklə emalı və mənəvi əsaslandırma üçün insan qabiliyyətini təqlid etməklə , biz AV-lərə tıxaclı kəsişmələr və ya məktəblərin yaxınlığında etik cəhətdən qeyri-müəyyən vəziyyətlərdə daha məsuliyyətli davranmağa imkan veririk” dedi Prof. Yanq.

“Bizim çərçivəmiz müxtəlif qaydalara və sosial normalara cavab vermək üçün çevik və uyğunlaşa bilən olmaq üçün nəzərdə tutulub. Məsələn, bəzi ölkələr həssas yol istifadəçilərinin qorunmasına üstünlük verərkən, digərləri nəqliyyat axınının səmərəliliyinə daha çox diqqət yetirir.

“Əlavə olaraq, qəza məsuliyyətinin hüquqi şərhləri yurisdiksiyalarda dəyişir. Sistemimiz çəkiləri tənzimləyə bilər ki, bu da AV-lərin yerli sakinlər kimi idarə etməsinə imkan verir və qlobal yerləşdirməni daha məqsədəuyğun edir.”

Bu qabaqcıl tədqiqat Honq Konq Elm və Texnologiya Universiteti (Quançjou), Cənub-Şərqi Universiteti, Pekin Texnologiya İnstitutu, Tsinxua Universiteti, Tonji Universiteti və Vaşinqton Universiteti ilə əməkdaşlıqda aparılmışdır.

Növbəti addım olaraq, tədqiqat qrupu müxtəlif regional sürücülük nümunələri və sosial gözləntiləri təmsil edən geniş miqyaslı verilənlər bazası hazırlayır. Onlar həmçinin gələcək inteqrasiya və sınaq səylərini dəstəkləmək üçün potensial əməkdaşlarla müzakirələr aparırlar.

Ətraflı məlumat: Hongliang Lu və digərləri, İnsana əsaslanan koqnitiv kodlaşdırmadan istifadə edərək daha təhlükəsiz sosial cəhətdən həssas avtonom nəqliyyat vasitələrinin gücləndirilməsi, Milli Elmlər Akademiyasının əsərləri (2025). DOI: 10.1073/pnas.2401626122

Jurnal məlumatı: Milli Elmlər Akademiyasının Materialları Honq Konq Elm və Texnologiya Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir 

Daha çox araşdırın

Doğrulama çərçivəsi açıq mənbəli özünü idarə edən sistemdə təhlükəsizlik pozuntularını aşkar edir