نجحت العلامات التجارية لإنتاج السيارات عالية التقنية في إحراز تقدّم كبير على مدى الأعوام الثلاثة الأخيرة في تقنيات القيادة الذاتية، في مجال يمثّل مستقبل قيادة المركبات، والذي فيه تصبح حياة الناس أكثر راحة، مع تمتعهم بمستوى أعلى من الأمان على الطرق.
أصدرت منصة “Wevolver” المتخصصة في محتوى السيارات، تقريرًا يلقي الضوء على أبرز التطورات في عالم المركبات ذاتية القيادة التي تم ابتكارها خلال 2023.
وتشمل التقنيات المتطورة التي تشكل جوهر هذا القطاع حاليًا، أنظمة الاستشعار المتقدمة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي يمثل العلم بها منارة معرفية للمهندسين، والمطورين، وصنّاع القرار، ممن يسعون لفهم مسارات التطور التقني وتأثيرها على مستقبل النقل.
الاستشعار يمثل أساس القيادة الذاتية
لتتمكن أنظمة السيارة من أداء مهمة القيادة الذاتية، ينبغي أن تحتوي على أجهزة الاستشعار الملاءمة والكافية لتمكينها من التوجيه بشكل صحيح، وتفادي الأخطاء التي قد ينجم عنها كارثة.
وقد أدت التطورات في تقنيات الاستشعار، مثل الكاميرات عالية الدقة والكاميرات ذات مجال الرؤية الأوسع، وخوارزميات معالجة الصور المحسنة إلى تعزيز قدرات المركبات ذاتية القيادة بشكل كبير.
علاوة على ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الرؤية باستخدام نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية، قد أحدث ثورة في الطريقة التي تدرك بها المركبات ذاتية القيادة البيئة المحيطة بها، مما يزيد من تحسين السلامة على الطريق.
وقد شهدت تقنيات كشف الضوء والمدى “LiDAR” أيضًا تحولات جديرة بالملاحظة، فقد تم ابتكار أجهزة استشعار متطورة وأكثر دقة، وعن طريق نظام الموجات المستمرة المعدلة التردد، أصبحت قياسات السرعة ومعدل إدراك السيارة للمسافة دقيقة للغاية.
وشهدت أجهزة استشعار الرادار أيضًا تحسينات كبيرة، حيث صارت تعمل بفعالية في الظروف الجوية المتنوعة، وتوفر تغطية شاملة بزاوية 360 درجة حول السيارة.
كما أدت الابتكارات مثل “RADAR Digital Beamforming” إلى تحسين تتبع الكائنات، فيمكن بسهولة التعرف على طبيعة الأجسام التي يتم رصدها.
في الوقت نفسه، ساهم رادار الفتحة الاصطناعية “SAR” في التصوير عالي الدقة وإدراكها بشكل متقدم.
الذكاء الاصطناعي يشكّل الحاضر والمستقبل
لعب الذكاء الاصطناعي دورًا مركزيًا في تطور المركبات ذاتية القيادة، خاصة مع الاعتماد على التعلم العميق والشبكات التوليدية لتسهيل إنشاء صور واقعية للتعرف على الكائنات.
في الوقت الحالي، أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي لا غنى عنها للمركبات ذاتية القيادة للتنقل في ظروف متنوعة وصعبة، مع الحفاظ على المرونة في مواجهة المشكلات التي لم يتعرض لها النظام من قبل.
بالإضافة إلى ذلك، يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي مع معالجة اللغات الطبيعية إلى إحداث تطور كبيرة في كيفية تفاعل أنظمة السيارة مما يجعل مهمة قيادتها الآلية أكثر سهولة وكفاءة.
ويعمل الذكاء الاصطناعي بالتكامل مع الخدمات السحابية على تقليل زمن الوصول، وتعزيز معالجة بيانات المستشعر، وإدارة حركة المرور.
ولتحقيق أكبر استفادة ممكنة من تقنيات الذكاء الاصطناعي في المركبات ذاتية القيادة، تم الاعتماد بشكل أكبر خلال العام الماضي على تطوير تقنيات الاتصالات أيضًا، حيث أحدثت تقنية الجيل الخامس “5G” ثورة في الاتصال بالمركبات، مما يؤدي إلى تحسين مستوى السلامة.
وبفضل هذه التطورات أصبحت السيارات ذاتية القيادة مجهزة لمعالجة المعلومات بسرعة، واتخاذ قرارات مستنيرة، ومع ذلك، فإن هذه التحسينات تجلب أيضًا تحديات، مثل أمان البيانات والموثوقية.
الأمان أولًا
عند الحديث عن المركبات ذاتية القيادة لا يمكن إغفال مسألة الأمان، لأن أول سؤال إلى ذهن من يجلس خلف المقود الذي لن يتحكم به هو: هل هناك خطر على سلامتي من تسليم القيادة للحاسوب؟
ولتعزيز أمان المركبات ذاتية القيادة، قامت أنظمة كشف التسلل والوقاية منه “IDPS” بدمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة الكشف عن التهديدات والتكيف معها.
تقوم هذه التقنية بتحليل بيانات أجهزة الاستشعار، وقد تعتمد على قواعد بيانات سحابية لتقديم أفضل استجابة، معتمدة في ذلك على الخبرات المشتركة للمركبات.
وعلى الرغم من التقدم الملحوظ في هندسة المركبات ذاتية القيادة والتقنيات التي تحسن أداء أنظمة تشغيلها، لا تزال هناك تحديات عديدة تواجه وصولها إلى المستوى المطلوب.
ولا يزال ضمان تدابير الأمن السيبراني القوية والموثوقة لحماية المركبات المستقلة من الهجمات السيبرانية يشكل مصدر قلق كبير للعلامات التجارية المنتجة للسيارات ذاتية القيادة.
بالإضافة إلى ذلك، لا يزال تحسين قدرة المركبات الذاتية القيادة على التنقل في البيئات الحضرية المعقدة، والتعامل مع الظروف الجوية المتقلبة، والتواصل الفعال مع كل من المركبات الأخرى والمشاة يمثل تحديًا.
وبالنظر إلى المستقبل، فإن عالم المركبات ذاتية القيادة يستعد لمزيد من التطوير، فمن المرجح أن تشهد السنوات القليلة المقبلة طفرة في الإنجازات التقنية التي ستؤثر على سيارات الركاب ووسائل النقل بشكل عام.
على سبيل المقال، سيؤدي تكامل شبكات اتصالات الجيل التالي مثل “6G” إلى تعزيز اتصال السيارة بكل شيء، مما يؤدي إلى إدارة حركة المرور بشكل أكثر كفاءة وأمانًا.
ملخص التقرير
– تطوّرت تقنيات كشف الضوء والمدى “LiDAR” التي تمثّل أساس أجهزة الاستشعار للمركبات ذاتية القيادة، مما أدى لتحسين قدرة السيارات على إدراك البيئة المحيطة بها.
– أصبحت أجهزة استشعار الرادار تعمل بفعالية أكبر في ظروف الطقس القاسية، وتوفّر تغطية بزاوية 360 درجة حول السيارة.
– أدى ابتكار “RADAR DM” إلى تحسين تتبع الكائنات، فيمكن بسهولة التعرف على طبيعة الأجسام التي يتم رصدها.
– صارت شركات إنتاج السيارات ذاتية القيادة تعتمد على التعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء صور واقعية للأجسام التي ترصدها كاميرات المركبة.
– يعمل الذكاء الاصطناعي بالتكامل مع الخدمات السحابية على تقليل زمن الوصول وتعزيز بيانات المستشعر.
– ولتعزيز أمان المركبات ذاتية القيادة، قامت أنظمة كشف التسلل والوقاية منه “IDPS” بدمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة الكشف عن التهديدات والتكيف معها.
– على الرغم من التقدم الملحوظ في هندسة المركبات ذاتية القيادة والتقنيات التي تحسن أداء أنظمة تشغيلها، لا تزال هناك تحديات عديدة تواجه وصولها إلى المستوى المطلوب، مثل تدابير الأمن السيبراني.
– يستعد عالم المركبات ذاتية القيادة يستعد لمزيد من التطوير، حيث سيؤدي تكامل شبكات الجيل التالي “6G” إلى تعزيز اتصال السيارة بكل شيء، مما سيؤدي إلى تنظيم الحركة بشكل أكثر أمانًا وكفاءة.
