家機械学習とエッジコンピューティングで「攻撃的な運転」を検出します
新しい特許出願が提出され、交差点での攻撃的な運転を抑制する革新的なアプローチが導入されました。このシステムは、市民向けエッジコンピューティングデバイスに統合された機械学習アルゴリズムを利用し、保険分析用の車内システムに焦点を当てた従来のアプローチから、自治体向けのソリューションへとシフトしています。この提案は、安全な運転規範から逸脱するドライバーを罰するだけでなく、即座に車内で視聴覚警告を提供し、行動を是正することを目指しています。
この特許は、2021年4月29日に米国特許商標庁に提出され、ミシガン大学理事会とトヨタの子会社であるデンソー株式会社の共同作業です。保険監視に焦点を当てた独自システムとは異なり、このシステムは交通交差点に配置されたリソース豊富なエッジコンピューティングノードを活用します。これらのノードは、道路脇のリソースと近隣車両内のセンサーからデータを収集し、ドライバーにリアルタイムで実行可能なフィードバックを提供します。
*UMichの特許は、保険監視を目的とした独自の車内システムや、単に法廷データを生成するために設計されたものではなく、交通交差点に配置されたリソース豊富なエッジコンピューティングノードに依存し、道路脇のエッジコンピューティングリソースと近隣車両に設置されたセンサーからデータを集約して、即座かつ実行可能なフィードバックを提供します。* 出典: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf
提案されたシステムは、市民インフラに依存するだけでなく、車内技術も必要とし、車両をネットワーク内のアクティブなセンサーに変えます。つまり、システムを搭載したすべての車両が交通監視のノードとなり、同時に同じ監視の対象となります。車内セットアップでは、車両のブレーキ、スロットル、ステアリングホイール、オドメーター、マップから直接データにアクセスする必要があります。道路脇および車内コンポーネントは、CUDA対応GPUとローカルストレージを備え、クラウド接続も備えています。
攻撃的なドライバーへの警告
システムが攻撃的な運転を検知すると、車両の視聴覚デバイスを通じて即座に警告を発することができます。たとえば、FIG. 8Aに示されるようなメッセージが表示され、ドライバーに速度を落とすよう促します。さらに、システムはドライバーに速度や対向車両について警告することができます。
*特許出願書類に記載された警告。* 出典: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf
一部のシナリオでは、システムはドライバーのスマートフォンを含む利用可能な視聴覚デバイスを使用して警告を発することができます。
ドライバー固有の赤信号
交通信号の管理は事故を減らすための既知の方法ですが、このシステムは個々のドライバーの行動に基づいて信号のタイミングを調整する可能性があり、一歩進んだアプローチを取ります。特許は、システムがある交差点で攻撃的な運転を予測した場合、以降の交差点で信号を赤に変更し、ドライバーに速度を落とすよう促す可能性があることを示唆しています。
ドライバーのプライバシーへの影響
過去の車内監視システムの提案は、保険料や事故調査に関連するバイオメトリック指標や感情認識に焦点を当てていましたが、ミシガン/デンソーの提案は、車両基準の変更を通じて州との連携に傾いています。このシステムを州を越えて実装することは課題を提起し、連邦または少なくとも州間の調整された行動が必要であることを示唆しています。
*システムに提案された機械学習アーキテクチャの図で、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用。フレームワークは教師なし学習を使用し、リアルタイムフィードバックを提供しますが、受信データやイベントに基づいてアルゴリズムを改善するためのオフライントレーニングも備えています。攻撃的な運転行動の識別は、時系列分析で使用されるDynamic Time Warping（DTW）アルゴリズムによって促進されます。*
収益源
このシステムは、市民の枠組み内で攻撃的な運転のリアルタイム分析を提供し、自動的に罰金を課したり当局に警告したりする最初のシステムになる可能性があります。しかし、自治体が収益を求めてこれを悪用する可能性があるという懸念があります。ミシガン大学の助教授であるNeda Masoudは、誤った警告を避けるための安全性の重要性を強調しましたが、ドライバーが不当な非難に異議を唱えるためのメカニズムの必要性を指摘しました。
システムは、車載ユニットのない車両からの攻撃的な運転イベントも、装備された近隣車両や交差点の設置を観察することで処理するように設計されています。これはナンバープレート認識などの他の方法を含む可能性がありますが、特許ではこれを明示的に言及していません。
交差点：高リスクエリア
ミシガンの特許が交差点に焦点を当てるのは戦略的で、これらのエリアが交通事故のホットスポットであるためです。これは、危険な車線変更を検出するためにサポートベクターマシンを使用した中国の研究や、スマートフォンセンサーを使って不安定な運転を特定する以前の研究と一致しています。米国国家道路交通安全局の2010年の推定では、2008年の米国の事故の40％が交差点で発生したとされており、このような取り組みの関連性を強調しています。
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コメント (16)
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![BillyRoberts]()
Interesting concept, but how do you differentiate between aggressive driving and defensive maneuvers? At a busy intersection, sudden braking might look aggressive on AI but could just be avoiding a pedestrian. Also, who gets access to this data? 🧐 The privacy implications here are huge if it's feeding back to insurers or law enforcement without clear rules.
![MatthewGonzalez]()
Este novo sistema para detectar direção agressiva usando computação de borda é bem legal! Já era hora de focarmos em soluções cívicas em vez de apenas tecnologia dentro do carro. A única desvantagem é que pode não funcionar bem em mau tempo. Ainda assim, um passo na direção certa! 👍
![KennethWalker]()
This new system for detecting aggressive driving using edge computing is pretty cool! It's about time we focus on civic solutions rather than just in-car tech. The only downside is it might not work well in bad weather. Still, a step in the right direction! 👍
![PaulBrown]()
エッジコンピューティングを使った攻撃的な運転の検出システムはかなりクールですね！車内の技術だけでなく、公共の解決策に焦点を当てる時が来たと思います。ただ、悪天候ではうまく機能しないかもしれません。それでも、正しい方向への一歩です！👍
![StevenGreen]()
¡Este nuevo sistema para detectar conducción agresiva usando computación de borde es bastante genial! Ya era hora de que nos enfocáramos en soluciones cívicas en lugar de solo en tecnología dentro del coche. La única desventaja es que puede no funcionar bien en mal tiempo. Aún así, un paso en la dirección correcta! 👍
![FrankClark]()
This aggressive driving detection system sounds cool, but using edge computing? That's next level! Hope it actually works to make roads safer. 🚗💨
新しい特許出願が提出され、交差点での攻撃的な運転を抑制する革新的なアプローチが導入されました。このシステムは、市民向けエッジコンピューティングデバイスに統合された機械学習アルゴリズムを利用し、保険分析用の車内システムに焦点を当てた従来のアプローチから、自治体向けのソリューションへとシフトしています。この提案は、安全な運転規範から逸脱するドライバーを罰するだけでなく、即座に車内で視聴覚警告を提供し、行動を是正することを目指しています。
この特許は、2021年4月29日に米国特許商標庁に提出され、ミシガン大学理事会とトヨタの子会社であるデンソー株式会社の共同作業です。保険監視に焦点を当てた独自システムとは異なり、このシステムは交通交差点に配置されたリソース豊富なエッジコンピューティングノードを活用します。これらのノードは、道路脇のリソースと近隣車両内のセンサーからデータを収集し、ドライバーにリアルタイムで実行可能なフィードバックを提供します。
*UMichの特許は、保険監視を目的とした独自の車内システムや、単に法廷データを生成するために設計されたものではなく、交通交差点に配置されたリソース豊富なエッジコンピューティングノードに依存し、道路脇のエッジコンピューティングリソースと近隣車両に設置されたセンサーからデータを集約して、即座かつ実行可能なフィードバックを提供します。* 出典: https://pdfaiw.uspto.gov/76/2021/50/012/1.pdf
提案されたシステムは、市民インフラに依存するだけでなく、車内技術も必要とし、車両をネットワーク内のアクティブなセンサーに変えます。つまり、システムを搭載したすべての車両が交通監視のノードとなり、同時に同じ監視の対象となります。車内セットアップでは、車両のブレーキ、スロットル、ステアリングホイール、オドメーター、マップから直接データにアクセスする必要があります。道路脇および車内コンポーネントは、CUDA対応GPUとローカルストレージを備え、クラウド接続も備えています。
攻撃的なドライバーへの警告
システムが攻撃的な運転を検知すると、車両の視聴覚デバイスを通じて即座に警告を発することができます。たとえば、FIG. 8Aに示されるようなメッセージが表示され、ドライバーに速度を落とすよう促します。さらに、システムはドライバーに速度や対向車両について警告することができます。
*特許出願書類に記載された警告。* 出典: https://pdfaiw.uspto.gov/fdd/76/2021/50/012/0.pdf
一部のシナリオでは、システムはドライバーのスマートフォンを含む利用可能な視聴覚デバイスを使用して警告を発することができます。
ドライバー固有の赤信号
交通信号の管理は事故を減らすための既知の方法ですが、このシステムは個々のドライバーの行動に基づいて信号のタイミングを調整する可能性があり、一歩進んだアプローチを取ります。特許は、システムがある交差点で攻撃的な運転を予測した場合、以降の交差点で信号を赤に変更し、ドライバーに速度を落とすよう促す可能性があることを示唆しています。
ドライバーのプライバシーへの影響
過去の車内監視システムの提案は、保険料や事故調査に関連するバイオメトリック指標や感情認識に焦点を当てていましたが、ミシガン/デンソーの提案は、車両基準の変更を通じて州との連携に傾いています。このシステムを州を越えて実装することは課題を提起し、連邦または少なくとも州間の調整された行動が必要であることを示唆しています。
*システムに提案された機械学習アーキテクチャの図で、リカレントニューラルネットワーク（RNN）を使用。フレームワークは教師なし学習を使用し、リアルタイムフィードバックを提供しますが、受信データやイベントに基づいてアルゴリズムを改善するためのオフライントレーニングも備えています。攻撃的な運転行動の識別は、時系列分析で使用されるDynamic Time Warping（DTW）アルゴリズムによって促進されます。*
収益源
このシステムは、市民の枠組み内で攻撃的な運転のリアルタイム分析を提供し、自動的に罰金を課したり当局に警告したりする最初のシステムになる可能性があります。しかし、自治体が収益を求めてこれを悪用する可能性があるという懸念があります。ミシガン大学の助教授であるNeda Masoudは、誤った警告を避けるための安全性の重要性を強調しましたが、ドライバーが不当な非難に異議を唱えるためのメカニズムの必要性を指摘しました。
システムは、車載ユニットのない車両からの攻撃的な運転イベントも、装備された近隣車両や交差点の設置を観察することで処理するように設計されています。これはナンバープレート認識などの他の方法を含む可能性がありますが、特許ではこれを明示的に言及していません。
交差点：高リスクエリア
ミシガンの特許が交差点に焦点を当てるのは戦略的で、これらのエリアが交通事故のホットスポットであるためです。これは、危険な車線変更を検出するためにサポートベクターマシンを使用した中国の研究や、スマートフォンセンサーを使って不安定な運転を特定する以前の研究と一致しています。米国国家道路交通安全局の2010年の推定では、2008年の米国の事故の40％が交差点で発生したとされており、このような取り組みの関連性を強調しています。
最適化主導型AIが汎用モデルへの新たな道として台頭
イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校とバージニア大学の研究者らは、強化された推論能力を備えたより強靭なAIシステムへの道を開く可能性のある新たなモデルアーキテクチャを開発した。エネルギーベーストランスフォーマー（EBT）と名付けられたこのアーキテクチャは、推論時のスケーリングを自然に活用して複雑な課題に対処する。企業にとっては、専用に微調整されたモデルを必要とせず、新たなシナリオに適応できるコスト
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This aggressive driving detection system sounds cool, but using edge computing? That's next level! Hope it actually works to make roads safer. 🚗💨
