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Comment rendre les voitures autonomes plus sûres ?

Cette question, cruciale à l'heure où l'on trouve de plus en plus de voitures autonomes sur les routes américaines, n'est qu'une question à laquelle Truong Nghiem, chercheur à la NAU, espère répondre avec un nouveau projet qui étudie les moyens d'intégrer l'apprentissage automatique et les principes physiques dans des cyber-sécurités à grande échelle. systèmes physiques.

Nghiem, professeur adjoint à l'École d'informatique, de calcul et de cybersystèmes, a reçu une subvention NSF CAREER pour ce projet, qui vise à développer un cadre complet et flexible pour un apprentissage automatique efficace et efficient avec des contraintes physiques, qui peut fondamentalement changer la façon dont nous appliquons l'apprentissage automatique à des systèmes complexes tels que les systèmes énergétiques intelligents, les systèmes d'automatisation industrielle et les robots et voitures autonomes. Le prix CAREER est le prix le plus prestigieux décerné par la National Science Foundation aux professeurs en début de carrière.

« Un défi crucial est de savoir comment garantir les performances et la sécurité de ces systèmes, car ils sont généralement critiques en termes de performances et/ou de sécurité, et toute panne pourrait avoir des conséquences dévastatrices », a déclaré Nghiem. « Notre approche consiste à intégrer étroitement l’apprentissage automatique et les principes physiques. Le cadre développé dans ce projet constituera la base d’une telle intégration et constituera un tremplin vers la résolution du défi. Cela contribuera à rendre les futurs systèmes cyber-physiques autonomes fiables et sûrs.

Un système cyber-physique (CPS) est un système d'ingénierie qui est construit à partir de et dépend d'une intégration transparente de composants informatiques et physiques. Ils constituent le fondement de nombreux systèmes d’ingénierie modernes qui composent notre vie quotidienne, notamment les voitures, les robots, les appareils médicaux, les réseaux électriques et bien plus encore, et ils deviennent encore plus courants à mesure que nos vies deviennent de plus en plus automatisées.

Beaucoup de ces systèmes font appel à l’apprentissage automatique et, de plus en plus, à l’intelligence artificielle. Cependant, l'apprentissage automatique, qui ne s'appuie pas toujours sur la physique, ne constitue pas toujours le meilleur moyen d'« enseigner » ces systèmes. Les recherches de Nghiem se concentrent sur l'apprentissage automatique basé sur la physique (PIML), capable de développer des méthodes intégrant de manière transparente la connaissance d'un système physique dans l'apprentissage automatique, conduisant à des modèles robustes, précis et cohérents.

Dans les voitures autonomes, les rovers, les drones et les systèmes similaires, cela signifie moins d’erreurs système et une expérience plus sûre pour le véhicule et les personnes à proximité. Cependant, les méthodes PIML actuelles sont fonctionnellement trop petites pour répondre à ces besoins.

Entrez dans l’apprentissage automatique composite basé sur la physique, ou CPIML. Le projet de Nghiem vise à faire progresser l'apprentissage basé sur les données de systèmes complexes à grande échelle en synthétisant de nombreux modèles PIML et de composants physiques. C'est l'équivalent physique des blocs LEGO qui peuvent être assemblés pour construire des modèles beaucoup plus grands et complexes, avec chaque bloc. il s’agit d’un modèle ou d’un élément d’apprentissage automatique déjà développé.

Cette solution révolutionnaire nécessitera l’intégration du monde cybernétique (apprentissage automatique, IA et informatique) et du monde physique (systèmes dynamiques et de contrôle) dans des systèmes d’ingénierie, afin que chaque monde soit conscient de l’autre et puisse s’intégrer. Le résultat sera un monde plus sûr dans lequel les gens se déplaceront.

« Les systèmes cyber-physiques intelligents et autonomes auront un impact considérable sur nos vies dans un avenir proche », a déclaré Nghiem. « Notre productivité augmentera considérablement grâce aux robots auxiliaires autonomes, à l'automatisation industrielle avancée (Industrie 4.0) et à de nombreux systèmes autonomes dans notre vie professionnelle et personnelle. Nos infrastructures énergétiques seront plus efficaces et plus fiables, et nos transports seront plus sûrs et plus rapides. Tout cela dépend des technologies modernes, notamment des systèmes cyber-physiques et des progrès récents en matière d’apprentissage automatique et d’IA.

Les recherches de Nghiem offriront également de précieuses opportunités aux étudiants des cycles supérieurs et du premier cycle de s'engager dans le développement de logiciels et d'applications concrètes.

Heidi Toth | Communications NAU (928) 523-8737 | [email protected]