मुख्य तथ्य
- शोधकर्ता तेजी से एआई की ओर रुख कर रहे हैं ताकि सभी प्रकार की खतरनाक घटनाओं की भविष्यवाणी करने की कोशिश की जा सके।
- MIT के वैज्ञानिकों का कहना है कि उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके कार दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करने का एक तरीका विकसित कर लिया है।
- AI साइबर सुरक्षा खतरों और प्राकृतिक घटनाओं जैसे जंगल की आग, बाढ़ और तूफान की भविष्यवाणी भी कर सकता है।
इसे कारों के लिए अल्पसंख्यक रिपोर्ट कहते हैं।
वैज्ञानिकों का कहना है कि उन्होंने एक नए शोध पत्र के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके कार दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करने का एक तरीका विकसित किया है।डीप लर्निंग मॉडल बहुत उच्च-रिज़ॉल्यूशन क्रैश जोखिम मानचित्र तैयार करता है। यह बढ़ते हुए आंदोलन का हिस्सा है जो जोखिम की भविष्यवाणी करने और दुर्घटनाओं को रोकने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करता है।
कंप्यूटर वैज्ञानिक समीर मास्की, फ्यूजमैचिन्स के सीईओ, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया, "एआई तकनीक स्वाभाविक रूप से भविष्य कहनेवाला अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का लाभ उठाती है।" "कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, प्राकृतिक घटनाओं, जैसे जंगल की आग, और मानव निर्मित स्थितियों, जैसे कार दुर्घटनाओं और साइबर हमलों से ऐतिहासिक और व्यवहारिक डेटा का आकलन और अध्ययन करना संभव है।"
प्रीकॉग एआई?
फिल्म माइनॉरिटी रिपोर्ट में, अभिनेता टॉम क्रूज़ ने एक जासूस के रूप में अभिनय किया, जिसने भविष्य की झलक पाने और अपराधों को रोकने के लिए "प्रीकॉग" का इस्तेमाल किया। इसी तरह, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के शोधकर्ताओं ने जो एआई तकनीक विकसित की है, उसका उद्देश्य संभावित कार दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करना है।
एआई असुरक्षित घटनाओं की भविष्यवाणी करने में उपयोगी है क्योंकि इसकी क्षमता आगे देखने और मनुष्यों की तुलना में तेज दर से अनुमान लगाने की है।
एआई मॉडल को ऐतिहासिक क्रैश डेटा, रोड मैप, सैटेलाइट इमेजरी और जीपीएस का संयोजन दिया गया है। संख्याओं को कम करने के बाद, AI उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करने और भविष्य के प्रभावों की भविष्यवाणी करने के लिए भविष्य में कुछ समय में दुर्घटनाओं की अपेक्षित संख्या का वर्णन करता है।
"अंतर्निहित जोखिम वितरण पर कब्जा करके, जो सभी स्थानों पर भविष्य में दुर्घटनाओं की संभावना को निर्धारित करता है, और बिना किसी ऐतिहासिक डेटा के, हम सुरक्षित मार्ग खोज सकते हैं, ऑटो बीमा कंपनियों को ग्राहकों के ड्राइविंग ट्रैजेक्टोरियों के आधार पर अनुकूलित बीमा योजना प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं।, शहर के योजनाकारों को सुरक्षित सड़कें डिजाइन करने में मदद करें, और भविष्य में होने वाली दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी भी करें, "MIT Ph. D. शोध के बारे में एक नए पेपर पर एक प्रमुख लेखक छात्र सोंगताओ हे ने एक समाचार विज्ञप्ति में कहा।
स्वायत्त ड्राइविंग वाहन उद्योग में, AI योजना और नियंत्रण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, डीपरूट.एआई के सीईओ मैक्सवेल झोउ, एक कंपनी जो स्वायत्त ड्राइविंग समाधान विकसित करती है, ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
सेंसर अपने आस-पास के सभी डेटा एकत्र करते हैं और डीप लर्निंग मॉडल और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए इसे कंप्यूटर को पास करते हैं।
"हमने मानव मस्तिष्क की तरह तंत्रिका नेटवर्क तैयार किया है, इसलिए यह बड़े पैमाने पर सड़क डेटा के माध्यम से प्रशिक्षण प्राप्त करता है जो पर्यावरण की अपनी समझ को गहरा करता है और अंततः एक पूर्ण धारणा प्रणाली तैयार करता है," झोउ ने कहा।
सिलिकॉन बॉल में देखो
सभी प्रकार की घटनाओं की भविष्यवाणी करने की कोशिश करने के लिए वैज्ञानिक तेजी से एआई की ओर रुख कर रहे हैं। एआई के कुछ उपयोगों में साइबर सुरक्षा खतरों की भविष्यवाणी करना और प्राकृतिक घटनाओं जैसे जंगल की आग, बाढ़ और तूफान की भविष्यवाणी करने के लिए वीडियो की निगरानी करना शामिल है।
"एआई असुरक्षित घटनाओं की भविष्यवाणी करने में उपयोगी है क्योंकि इसकी क्षमता आगे देखने और मनुष्यों की तुलना में तेज दर से अनुमान लगाने की है," झोउ ने कहा।
एआई पैटर्न पहचान पर आधारित है, एआई कंपनी हाइपरजायंट के सीईओ माइक बेटजर ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया। इसका मतलब है कि मशीन लर्निंग मॉडल बड़ी मात्रा में डेटा की गणना कर सकते हैं और फिर एक अनुमानित परिणाम के बारे में सिफारिशें कर सकते हैं।
"मॉडल जो कर रहा है वह एक जोखिम प्रक्षेपण बना रहा है और लोगों को आपदा की प्रवृत्ति को समझने में मदद कर रहा है," बेटज़र ने कहा। "हम इसे पहले से ही मौसम मॉडलिंग, दुर्घटना मॉडलिंग और अन्य खतरनाक घटनाओं के साथ देखते हैं।"
एआई भविष्य के स्वायत्त वाहनों में गहराई से एकीकृत होने की संभावना है, झोउ ने भविष्यवाणी की। भविष्य में, कारों और ट्रकों, टैक्सियों और बसों में लेन परिवर्तन प्रणाली, टक्कर से बचने के लिए सेंसर सूट और रीयल-टाइम जानकारी को संसाधित करने के लिए एक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म जैसी सुविधाएं होंगी।
"इसका मतलब है कि क्रैश डेटा को वास्तविक समय में एकत्र और विश्लेषण किया जाएगा, दुर्घटना के बाद प्रतिक्रिया दक्षता में वृद्धि होगी, और आगे सुरक्षा मुद्दों को कम किया जा सकता है," उन्होंने कहा।
मौजूदा शोध का एक आशाजनक क्षेत्र जो ट्रैफिक से होने वाली मौतों को रोकने में मदद कर सकता है, वह है निकट-चूक और खतरनाक व्यवहार का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करना, एआई सड़क सुरक्षा विशेषज्ञ सोहैब अहमद खान ने एक ईमेल साक्षात्कार में लाइफवायर को बताया।
"प्रत्येक चौराहे को उनके नियर-मिस स्कोर के आधार पर एक सुरक्षा रेटिंग दी जा सकती है, और शहर के संसाधनों को उन लोगों के लिए निर्देशित किया जा सकता है जो अधिक खतरनाक हैं," उन्होंने कहा। "सुरक्षा मुद्दों को मात्रात्मक रूप से मापने की इस क्षमता का भविष्य में बहुत अधिक प्रभाव पड़ेगा।"
