自己を強化するアルゴリズムを改善する Mizzou エンジニア

Mar 01, 2024

2023 年 8 月 9 日

人工知能 (AI) は私たちに代わってあらゆる種類の意思決定を行います。 Netflix が次の映画をおすすめします。 Amazon は、ショッピング カートの内容に基づいて商品を提案します。 Facebook は、フィードに表示されるコンテンツを決定します。

私たちはこれらのアルゴリズムがどのように機能するかについての基本的なアイデアを持っていますが、私たちのほとんどは、なぜそのような結論を下すのかをさらに説明するために機械を必要としません。

しかし、自動運転車に私たちの安全を委ねるということになると、何が車の停止や加速などのコンピューター化された決定を引き起こすのかを知る必要があります。

そこに、機械および航空宇宙工学の助教授である Mushuang Liu が登場します。 Liu 氏は、自動運転可能な車両のアルゴリズムの改善に取り組んでいます。

「自動運転車が安全で信頼できるものであることを常に保証するアルゴリズムが必要です」と彼女は言う。 「しかし、他の車両やドライバーの意図を知る必要があるので、それは困難です。」

これらの未知数をより適切に計算するために、リュー氏はゲーム理論を使用しています。これは、結果が他人の選択に依存する意思決定の状況を考慮する数学の一分野です。 具体的には、彼女は後退地平線ポテンシャル ゲーム アプローチを開発しています。これは、歩行者、自転車利用者、その他の道路参加者のニーズを考慮して行動をモデル化するだけでなく、自動運転車の予測範囲の延長も可能にします。 モデル予測制御とゲーム理論の利点を統合することにより、アルゴリズムは全員のさまざまな目標と行動を予測し、それに応じて対応できます。

Liu 氏はフォードと MU の両方から資金を得て、自動運転用の高度な制御システムを開発する系統的なアプローチの構築に注力しています。 目標は、安全性を確保し、乗客の快適性を向上させることです。 彼女と共同研究者は、統計的および比較シミュレーションを使用して、交差点を横断する、車線を変更するなど、現実の状況でさまざまな意思決定がどのように機能するかを判断する方法をテストしています。

Mizzou では、Liu 氏はさまざまなアプリケーション分野で働く他の人々とチームを組みたいと考えています。

「開発されたアルゴリズムと理論はアプリケーションによって制約されません」と彼女は言いました。 「効果的な最適化は、ロボット工学からスマートマテリアル、スマートマニュファクチャリング、スマートヘルスケアに至るまで、異種アプリケーションに利益をもたらします。 私はあらゆる可能性にオープンです！」

Liu はまた、学生研究者、特にしっかりした数学的背景を持つ研究者を歓迎します。

興味のある方は、[email protected] まで連絡してください。