Чому безпілотники потрапляють у ДТП? Учені з Лондона навчили ШІ пояснювати причини аварій

Безпілотних автомобілів стає дедалі більше, і тепер науковці знають, чому саме вони потрапляють в аварії

Джерело: techxplore.com

ЛОНДОН — Нові алгоритми вперше в історії зможуть автоматично пояснювати, чому безпілотні автомобілі потрапляють у аварії. Це критично важливе питання для автоіндустрії, адже кількість автономного транспорту на дорогах світу стрімко зростає. Нову технологію розробили дослідники з Королівського коледжу Лондона (King's College London). Їхній підхід базується на ретельному ретроспективному аналізі минулих подій, що дозволяє виявити конкретні чинники збоїв і використати ці дані для вдосконалення безпеки машин у майбутньому. Свою роботу науковці презентували на Міжнародній конференції з робототехніки та автоматизації (IEEE ICRA 2026).

Хоча автономні транспортні засоби дедалі активніше впроваджуються у великих мегаполісах, як-от Лондон чи Сан-Франциско, резонансні зіткнення та серйозні порушення правил дорожнього руху змушують виробників виправдовуватися. Досі це було вкрай складно, адже традиційні методи лише збирали статистику відмов, показуючи ймовірність повторення аварії, але не давали чіткої відповіді про причини конкретного інциденту. Керівник Лабораторії автономних роботів King's College доктор Хен Елімелех пояснив, що для розв'язання цієї проблеми вони застосували концепцію «фактичної причинно-наслідкової сили» (actual causality), яка аналізує помилки ШІ постфактум.

Цей підхід є незамінним для безпілотних автомобілів, де аварії часто спричинені комплексом рідкісних факторів і мають катастрофічні наслідки. Раніше концепцію фактичної причинності тестували лише у простих системах ШІ для класифікації зображень. Британські вчені стали першими, хто адаптував її до набагато складніших кіберфізичних комплексів. Нова розробка базується на їхньому попередньому алгоритмі «фальсифікації», який проактивно моделював і шукав рідкісні критичні сценарії на дорозі. Тепер система пішла далі — вона здатна детально розбирати знайдені аварійні ситуації та визначати їхній корінь.

Пошук першопричини ДТП у реальному світі є надважким завданням. Автономний транспорт безперервно обробляє колосальні обсяги даних про людей, машини та об'єкти навколо. Коли трапляється зіткнення, кількість потенційних чинників є величезною. Інколи ланцюжок фатальних подій запускає об'єкт, який автомобіль побачив на дорозі за кілька кілометрів до моменту аварії. Щоб упоратися з цим, розробники додали до системи практичний пошуковий алгоритм «керованої відповідальності», який миттєво відсіює другорядні фактори та видає чітке пояснення, витрачаючи в рази менше обчислювальних ресурсів.

Доктор Хен Елімелех наголошує, що в умовах, коли безпілотники займають дедалі більше місця на вулицях міст, здатність чітко пояснити кожен інцидент є життєво необхідною для побудови довіри між людьми та новими технологіями. Запропонований британцями підхід є універсальним: він підходить для аналізу збоїв у будь-яких фізичних системах під керівництвом штучного інтелекту, проте автори свідомо обрали безпілотні автомобілі як найскладніший та найважливіший випробувальний полігон для своєї моделі.

У майбутньому команда King's College планує розвивати ці алгоритми для підтримки ще складніших повсякденних технологій. Зокрема, йдеться про потенційне впровадження автономних роботів-помічників у будинках для літніх людей. Створення надійних і, головне, зрозумілих у своїх діях систем у найрізноманітніших сферах життєдіяльності є єдиним безпечним шляхом до успішної та гармонійної інтеграції штучного інтелекту в сучасне людське суспільство.