Mizzou Ingegnere che migliora gli algoritmi che alimentano l'auto

Mar 01, 2024

09 agosto 2023

L’intelligenza artificiale (AI) prende ogni tipo di decisione per noi. Netflix consiglia il nostro prossimo film. Amazon suggerisce i prodotti in base a cosa c'è nel nostro carrello. Facebook determina il contenuto che appare nei nostri feed.

Anche se abbiamo un’idea di base di come funzionano questi algoritmi, la maggior parte di noi non ha bisogno che le macchine spieghino ulteriormente perché stanno giungendo a quelle conclusioni.

Ma quando si tratta di affidare la nostra sicurezza alle auto a guida autonoma, dobbiamo sapere cosa innesca una decisione computerizzata come fermare l’auto o accelerare.

È qui che entra in gioco Mushuang Liu. Un assistente professore di ingegneria meccanica e aerospaziale. Liu sta lavorando per migliorare gli algoritmi alla base dei veicoli in grado di guidare da soli.

“Abbiamo bisogno dell’algoritmo per garantire sempre che le auto a guida autonoma siano sicure, affidabili e degne di fiducia”, ha affermato. "Ma è una sfida perché richiede di conoscere le intenzioni degli altri veicoli e dei guidatori."

Per calcolare meglio queste incognite, Liu sta utilizzando la teoria dei giochi, una branca della matematica che prende in considerazione le situazioni decisionali in cui i risultati dipendono dalle scelte fatte da altri. Nello specifico, sta sviluppando un approccio di gioco potenziale con orizzonte sfuggente, che non solo considera le esigenze dei pedoni, dei ciclisti e degli altri partecipanti alla strada di modellare i loro comportamenti, ma consente anche un orizzonte di previsione esteso per le auto a guida autonoma. Integrando i vantaggi del controllo predittivo del modello e della teoria dei giochi, gli algoritmi possono anticipare i diversi obiettivi e comportamenti di ognuno e rispondere di conseguenza.

Liu ha ricevuto finanziamenti sia da Ford che da MU per concentrarsi sulla creazione di un approccio metodico per sviluppare sistemi di controllo avanzati per la guida automatizzata. Gli obiettivi sono garantire la sicurezza e migliorare il comfort dei passeggeri. Lei e i suoi collaboratori utilizzano simulazioni statistiche e comparative per testare metodi per determinare come funzionano le diverse decisioni in situazioni del mondo reale, come attraversare incroci o cambiare corsia.

A Mizzou, Liu spera di collaborare con altri che lavorano in varie aree di applicazione.

"Gli algoritmi e le teorie sviluppati non sono vincolati dalle applicazioni", ha affermato. “Ottimizzazioni efficaci possono avvantaggiare applicazioni eterogenee, che vanno dalla robotica ai materiali intelligenti, alla produzione intelligente e all’assistenza sanitaria intelligente. Sono aperto a tutte le possibilità!”

Liu accoglie anche gli studenti ricercatori, soprattutto quelli con un solido background matematico.

Chiunque sia interessato può contattarla a [email protected].