أعلن فريق البحث العلمي في كلية الهندسة بجامعة نيويورك تاندون، تطوير تقنية جديدة يمكن استخدامها لتحسين أداء السيارات ذاتية القيادة والتي يمكن من خلالها أن تتعلم السيارات من بعضها أساليب القيادة المختلفة، دون الحاجة إلى مشاركة البيانات الخام من سيارة لأخرى.

وتسمح هذه التقنية الجديدة بالتدريب على آليات القيادة الحديثة المعتمدة على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى مشاركة البيانات.

Cached-DFL

ووفقًا للبيان الصادر عن فريق الدراسة؛ قام العلماء بتطوير تقنية جديدة تسمى "Cached-DFL"، حيث تسمح هذه التقنية بتعلم السيارات طرق القيادة المختلفة وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها ذاتياً ومشاركته مع الآخرين.

كما يمكن للسيارات ذاتية القيادة أن تعمل على تحسين أدائها من خلال متابعة السيارات الأخرى ورصد الطرق المختلفة أثناء الحركة على الطرق، وليس من الضروري التقاء السيارات ببعضها البعض على الطرق بشكل مباشر.

وعرض فريق الدراسة أحدث تقنيات التدريب داخل أنظمة السيارات ذاتية القيادة والتي تسمح للسيارات بمشاركة نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة، والتي تعمل على تحسين أداء السيارة عندما تصل المسافة بين سيارتين إلى 100 متر.

ووفرت تقنية تعلم القيادة الذاتية للسيارات أساليب فائقة بواسطة نماذج الذكاء الاصطناعي والتي تعتبر الأفضل لما تتميز به من الدقة والقدرة على التحكم الفائق في أنظمة السيارة، حيث شكلت تقنية الذكاء الاصطناعي طفرة حقيقة في مجال النقل وعالم السيارات ذاتية القيادة.