سيارات مصابة بالصرع؟ كيف تُربك الأضواء الطارئة أنظمة القيادة الآلية

يمكن أن تتسبب أضواء الطوارئ في تعطيل أنظمة القيادة الآلية، مما يؤدي إلى فشل في الكشف. قام الباحثون بتطوير “كاراستامول” لحل هذه المشكلة، مما يسلط الضوء على المخاوف الأوسع بشأن سلامة الذكاء الصناعي.

تشير أبحاث جديدة إلى أن أنظمة القيادة الآلية المبنية على الكاميرا، المصممة لجعل القيادة أكثر أمانًا، قد تفشل في التعرف على الأشياء على الطريق عند التعرض لأضواء الطوارئ الوامضة، مما يشكل مخاطر كبيرة، كما أفاد أولاً WIRED.

اكتشف الباحثون من جامعة بن غوريون في النقب وشركة فوجيتسو المحدودة ظاهرة تسمى “النوبة الصرعية الرقمية” أو “الصرعية”.

كما أفادت WIRED، يتسبب هذه المشكلة في تعثر الأنظمة في التعرف على الأشياء بمزامنة مع وميض أضواء السيارات الطارئة، وخاصة في الظلام. قد يؤدي هذا الخلل إلى إخفاق السيارات التي تستخدم هذه الأنظمة في التعرف أو الكشف عن السيارات أو العوائق الأخرى، مما يزيد من احتمالية وقوع حوادث بالقرب من مواقع الطوارئ.

كانت الدراسة مستوحاة من تقارير عن سيارات تسلا المزودة بخاصية القيادة الذاتية التي اصطدمت بسيارات الطوارئ الثابتة بين 2018 و2021.

بينما لا تربط الأبحاث بشكل محدد المشكلة بنظام تسلا، فإن النتائج تسلط الضوء على الضعف المحتمل في تكنولوجيا اكتشاف الكائنات على أساس الكاميرا، وهي مكون رئيسي في العديد من أنظمة القيادة الآلية، كما تلاحظ WIRED.

استخدمت التجارب خمسة كاميرات داشكام تجارية مع ميزات القيادة الآلية وتم تشغيل صورها من خلال كاشفات الكائنات مفتوحة المصدر.

تلاحظ الباحثات أن هذه الأنظمة قد لا تعكس تلك التي يستخدمها صناع السيارات وتقر أن العديد من المركبات تستخدم مستشعرات إضافية مثل الرادار والليدار لتعزيز الكشف عن العقبات، كما ذكرت WIRED.

كما اعترفت إدارة السلامة المرورية الوطنية في الولايات المتحدة (NHTSA) أيضًا بوجود تحديات مع أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) في الاستجابة للأضواء الطارئة، وفقا لما ذكرته WIRED.

ومع ذلك، تقرير WIRED يشير إلى أن الباحثين يؤكدون أنهم لا يدعون وجود رابط مباشر بين نتائجهم وحوادث تيسلا السابقة. لمعالجة هذه المشكلة، طور الفريق حلًا برمجيًا يسمى “كاراسيتامول”، الذي يعزز قدرة أجهزة الكشف عن الأشياء على تحديد السيارات ذات الأضواء المتوهجة.

بينما يعتبر الخبراء مثل إيرلنس فرنانديز من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو هذا الحل واعدًا، يحذر براين رايمر من معمل AgeLab في MIT من مخاوف أوسع نطاقًا.

يشدد على ضرورة الاختبار القوي لمعالجة النقاط العمياء في أنظمة القيادة القائمة على الذكاء الصناعي، محذرًا من أن بعض الشركات المصنعة للسيارات قد تكون تطور التكنولوجيا بسرعة أكبر من قدرتها على التحقق من صحتها، كما ذكرت WIRED.

تسلط الدراسة الضوء على تعقيدات ضمان السلامة في القيادة الآلية وتدعو إلى مزيد من البحوث للتخفيف من مثل هذه المخاطر.