Bu 5 üniversite öğrencisi, AI güvenli yolculuk projesini 36 saatte tamamlamak için ne yaptı?
36 saat zamana karşı yarışan beş ikinci sınıf öğrencisi, yolcuların güvenliğini korumak için çok ilginç bir tasarım doğurdu.
Orta Çin'deki ilk "Hackathon" Maker Maratonunda, 5 öğrenciden oluşan "Genç Budist Takımı" güvenli bir araç çağırma planı tasarladı ve yarışmanın üçüncü ödülünü kazandı.
Nasıl böyle harika bir proje yaptıklarını bilmek ister misiniz? Bu programda hangi teknolojilerin kullanıldığını bilmek ister misiniz? Çekirdek okuyucu, üniversite öğrenci çalışma grubuna "gizlendi" ve herkese olay yerinde ilk elden bilgi gönderdi. Aşağıdakiler Xinjun'un röportaj notlarıdır, çiçek göndermeye hoş geldiniz ~
Sınırlı süreli beyin fırtınası, çalışmanın temasını anlamak için birkaç saat
Yarışmanın sınırlı zamanında nasıl hızlı bir şekilde fikir üretilir?
Orta Çin'deki ilk Hackathon Maker Maratonu'nda üçüncü olan "Budist Genç Takımı" nın kaptanı, "Bir hostesin bir yolculukta ölmesine çok üzüldük ve taksilerin güvenlik sorununun acilen çözülmesi gerektiğini hissettik" dedi.
Tartışma süresi çok sınırlıdır ve kısa sürede işin temasını hızlı bir şekilde belirlemek gerekir. Herkes günümüzün sosyal sorunlarını çözmek için kullanılacak teknolojinin genel yönünün belirlendiğine inandıktan sonra, araç çağırma güvenliğini düşündü. Ekipte bazı kişilerin güvenliğe odaklandığı, bazılarının derin öğrenme yaptığı, bazılarının ön uç yaptığı düşünüldüğünde bu konu belirlenir.
Şüphesiz, yolcuların güvenliğini sağlamak için şu anda en sıcak AI teknolojisini kullanan bir platforma ihtiyacımız var.
Yolcuların güvenliğini en üst düzeye çıkarmak için üç katmanlı koruma
1. İlk koruma katmanı
Bu APP arayüzünde, derin öğrenme modeli kullanılarak hesaplanan güvenlik değerini göreceğiz ve APP, güvenlik değeri 5'ten düşük olan sürücüleri otomatik olarak durduracaktır. Geçerlilik hesaplaması test setine bağlıdır.
Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, bu APP gerçek zamanlı olarak hesaplanan güvenlik değerine göre kararlar verecektir.Değer 5'ten düşükse, tehlikeli bir açılır pencere görünecek ve yolculara daha fazla seçenek (sanal telefon görüşmeleri, sürücünün durumunu gözlemleme vb.) Maruko sürücünün durumunu gözlemlemeyi seçtiğinde, bir kamera ekranı görünecek (elbette, tüm bunlar yalnızca Maruko tarafından görülebilir ve sürücü bilmiyor).
2. İkinci koruma katmanı
Sanal çağrıları yanıtlayarak, sürücü biraz korkacak ve böylece tehlikeli olay olasılığını azaltacaktır.
3. Üçüncü koruma katmanı
"Yakındaki araç sahiplerine tehlike sinyalleri gönderme" işlevini kurun ve doğru olanı yapan sürücülere maddi ve manevi ödüller sağlamak için önlemler formüle edin. Birden fazla garanti, yolcuların güvenliğini büyük ölçüde korur.
Ne tür bir teknoloji "kötü" bir sürücüyü değiştirebilir?
1. Bir risk faktörü modeli oluşturmak için derin öğrenme
Önce 20.000 sanal sahne ve olası tehlike olasılığını edinin ve sinir ağı eğitimini kullanın. Veri toplama ve veri işleminin zorluğu, AI ürünlerinin yüksek üretim maliyetinin ana nedeni haline geldi.
Giriş, yolcunun modelini, sürücünün modelini, mevcut hava koşullarını, seyahat süresini, yolcu sayısını, yol bölümünün uzak olup olmadığını, suçun sık olup olmadığını ve suç oranını etkileyebilecek bir dizi faktörü içerir.
Testten sonra, doğruluk oranı bu eğitim tamamlandıktan sonra% 99'un üzerine çıkabilir. Daha sonraki dönemde numune sayısı arttıkça, sistem kendi kendine güncelleme ve öğrenme yeteneğine sahip olacak ve doğruluk oranı daha da artacaktır.
Eğitim sonuçlarını gerçek durumla karşılaştıran bir grafik
2. Yüz tanıma teknolojisini sinir ağına girin
Sürücünün yüz hatlarını gözlemleyin ve sürücünün yüzüne 64 özellik noktası işaretleyin Ağız köşesinin eğriliğine, kaşların eğimine ve ağzın açılıp kapanma derecesine göre sürücünün duygusal yargısı makine öğrenimi ile yapılır. Böylelikle suç sırasında ortaya çıkabilecek mikro ifadeler olan kaygı, öfke vb. Bazı şüpheli ifadeler başlangıçta tespit edilebilmektedir.
Değerlendirilen mikro ifadeler, gerçek zamanlı güvenlik değerini elde etmek için sinir ağının girdisi olarak birlikte kullanılır.
3. Sanal telefon ile NLP teknolojisi
Eşleştirme için önceden özelleştirilmiş bir dizi külliyat aracılığıyla, eşleştirme için mevcut duruma en uygun diyalog içeriğini otomatik olarak bulun.
Diyalog sürecinde NLP teknolojisi, kullanıcının duygusal rengini gerçek zamanlı olarak analiz etmek, gerçekçi ve akıcı bir diyalog sağlamak, sürücünün suç psikolojisiyle mücadele etmek, sürücüye danışmanlık yapmak ve suç olasılığını büyük ölçüde azaltmak için kullanılır.
Olmak ya da olmamak, teknik yanlış yargı olasılığıyla yüzleşmek mi?
Aslında, bu teknolojinin teorik bilgisi karmaşık değildir, ancak içerdiği ahlaki konular derinlemesine değerlendirilmeye değerdir.
Örneğin, sürücü ile bir görüşmede, sürücü üçüncü taraf bir beyanat verdiyse ve bu ifade sürücünün kendi anlamını temsil etmiyorsa, AI tarafından yanlış sınıflandırılır mı? Örnek olarak bir uçuş görevlisinin birkaç gün önce bir yolculukta ölmesi olayını ele alalım: Sürücü, katili değerlendirmek için yolcularla sohbet ederken bazı olumsuz duygular kullandı, ancak bu sözler sürücünün kendi duygusal tavrını temsil etmiyor, sadece haber hakkındaki görüşlerini ifade ediyordu. Katili kınadı, yapay zeka nasıl yargılamalı?
Değişimde biri şöyle dedi: "Bunları AI yargısıyla özdeşleştirmekten çok tiksindim. Çünkü birini yanlış tanımlasam bile bu insanlara büyük zarar verir."
Birisi şunu da önerdi: "Sektördeki mevcut araştırma yönü, suçluları nasıl caydıracağımız ve tehlike oluştuktan sonra yardım istemektir, ancak araştırma yönünü zarar oluşmadan önce değiştirebilir miyiz? Kelimeler ve arama içeriği şiddetli olduğunda, yapay zeka aileden, akrabalardan ve diğer konulardan bahsetmek gibi basit bir psikolojik danışmanlık sağlayabilir mi, belki de bu fikirden vazgeçer. "
Çekirdeği okuyun
24 saat? Çılgın beyin fırtınası mı? Hackathon Maker Maratonu nedir
Proje tasarımını, fizibilite analizini, program geliştirmeyi tamamlamak ve benzersiz ve yenilikçi bir çalışmayı gerçekleştirmek için 24 saat boyunca sürekli "beyin fırtınası" yapın ...
26-27 Mayıs tarihleri arasında, ülke çapındaki 16 üniversiteden 167 genç üretici, Orta Çin'deki ilk "Hackathon" Maker Maratonunda becerilerini göstermek için Ulusal Süper Bilgisayar Changsha Merkezinde bir araya geldi.
"Hackathon" nedir?
Amerika Birleşik Devletleri'nde ortaya çıktı ve yavaş yavaş teknolojinin gelişmesiyle küresel bir popüler etkinlik haline geldi.
"Hackathon", Çince'de "Maker Maratonu" olarak çevrilen "hacker" ve "maraton" kelimelerinin birleşimidir. "Hack" bilgisayar suçlarının hacklenmesi anlamına gelmez, "yenilik" anlamına gelir.
Katılımcılar, programı belirtilen süre içinde sürekli olarak yazmak ve nihayet benzersiz ve yenilikçi bir çalışmayı gerçekleştirmek, yaratıcılıklarını sergilemek ve tanıtmak ve profesyonel jüriye çalışmak için bir ekip şeklinde birlikte çalışırlar. Genel yarışma onlarca saat sürer, bu nedenle "maraton" olarak adlandırılır.
Orta Çin'deki ilk "Hackathon" lezzetli öğle yemeği, akşam yemeği ve akşam yemeğinin yanı sıra sayısız fikir ve fikir üretti. Düzinelerce saat sınırlı zaman yaratımıyla, birçok tutkulu genç başarıyla ölümsüzler yetiştirdi ve teknolojinin sorunsuz yolculuğuna çıktı.
Yeniden yazdırmanız gerekirse, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun.
