Zelfrijdende auto's en autonome systemen

Enorm potentieel voor AI in autonome voertuigen en systemen

Er zijn enorme AI-mogelijkheden op het gebied van mobiliteit en veiligheid. Snellere, lichtere en krachtigere sensoren verbeteren AI-gestuurde autonome voertuigsystemen. Uitstekende statistische resultaten van de huidige AI-methoden verbeteren de prestaties van zelfrijdende voertuigen in complexe omgevingen. Deze systemen kunnen de menselijke besluitvorming ondersteunen (en zelfs vervangen) bij het omgaan met grote datasets, analytische problemen of tijdsgebonden  taken. Ze verbeteren de kwaliteit van de besluitvorming en beperken menselijke fouten tot een minimum. In gevallen waarin mensen nog beter in staat zijn om de taak uit te voeren, moet het AI-systeem de controle aan mensen overdragen. En daarbij moeten ze mensen voldoende tijd geven om zich aan de nieuwe situatie aan te passen.

AI heeft een enorm potentieel om de veiligheid en efficiëntie in mobiliteit te verhogen. Zelforganiserende logistiek kan het aantal transportkilometers verminderen (verlaging van de kosten en de impact op het milieu). AI-ondersteund verkeersmanagement, kan de verkeersveiligheid en de efficiëntie van het netwerk verbeteren en de verkeersopstoppingen verminderen. Ondertussen kunnen zelfrijdende voertuigen die aan elkaar verbonden zijn, zorgen voor een optimale doorstroming van het verkeer. Op die manier verhogen ze de veiligheid, comfort en efficiëntie. Bewakingsrobots zullen in staat zijn om gebieden vrijwel continu te monitoren.

onbetrouwbaarheid, privacyproblemen en BEPERKTE data overwinnen

Autonome voertuigen en systemen hebben een enorm potentieel. Er zijn echter verschillende uitdagingen die moeten worden aangepakt. De wereld waarin zelfrijdende systemen moeten navigeren is uiterst complex. Dit zet AI onder grote druk. In enkele gevallen zijn verontrustende problemen aan het licht gebracht, die worden gekenmerkt door onbetrouwbaar gedrag. Sommige van deze problemen ontstaan doordat AI-modellen in zelfrijdende systemen niet opgewassen zijn tegen nieuwe situaties. De AI-modellen hebben weinig of geen data. Anderzijds kunnen zij de gebruikers niet de nodige transparantie bieden in het besluitvormingsproces.

Nog voordat we AI inzetten moeten we de betrouwbaarheid en veiligheid in alle mogelijke situaties garanderen. We moeten ervoor zorgen dat de mens altijd de controle heeft. Dit kan worden bereikt door ervoor te zorgen dat de mens geïnformeerde beslissingen kan nemen over alles wat kan leiden tot ernstige schade of ethisch ongewenste situaties. Als hiervoor onvoldoende tijd is, moeten deze beslissingen vooraf worden besproken. Privacy, data-eigendom en ethische kwesties vormen ook een uitdaging bij de adequate implementatie van autonome rijsystemen.

Wat biedt TNO?

• Wij bieden een veilige, open omgeving voor gezamenlijk onderzoek.
• Wij wegen de economische voordelen tegen de ethische en wettelijke beperkingen.
• Wij ontwikkelen de veiligheidsprotocollen voor overheden en autofabrikanten.
• Wij testen en valideren zelfrijdende systemen voor fabrikanten.
• We ontwikkelen architecturen en algoritmes voor prestatie- en gezondheidsbeoordelingen.
• We ontwikkelen algoritmes voor aan elkaar verbonden voertuigen, gebruik makend van onze multidisciplinaire domeinkennis in verkeers- en voertuigmanagement.
• Wij ontwikkelen verificatie- en validatietechnieken voor gezamenlijke mens-machinesystemen.
• Wij bieden integrale oplossingen door het combineren van de domeinkennis van TNO uit meerdere en relevante disciplines (bijv. datawetenschappers, psychologen, advocaten, milieuwetenschappers, etc.).