Muốn Ngăn Chặn Việc Lái Xe Bị Mất Tập Trung? Tạo Ra Xe Hơi Có Khả Năng Theo Dõi Người Lái năm 2025

Mọi người đều biết rằng lái xe bị mất tập trung là một vấn đề, nhưng thường xem đó là 'người khác/không phải là tôi' trong việc đánh giá rủi ro cá nhân của tài xế. Nhưng khi bạn xem xét rằng 80% tai nạn giao thông—và 17% trong số tử vong—đều do lái xe bị mất tập trung, theo Cơ quan An toàn Giao thông Quốc gia, điều đó rõ ràng là một lý luận sai lầm, theo bất kỳ tiêu chí nào. Nhưng trong khi chúng ta tin tưởng rằng xe tự lái đến sẽ cứu chúng ta khỏi chính mình—dù có chậm chạp—cho đến khi chúng đến, chúng ta phải đối mặt với việc mọi người đều đang nhắn tin, tweet và tổng quát là sử dụng điện thoại thông minh khi lái xe.

Nhưng một nhóm nhà nghiên cứu Canada tin rằng họ có thể đánh bại những người chia sẻ quá tự tin đó bằng sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Một nhóm tại Trung tâm Phân Tích Mẫu và Trí Tuệ Nhân Tạo của Đại học Waterloo đã phát triển phần mềm có thể xác định khi nào tài xế đang nhắn tin hoặc bị mất tập trung—một bước tiến quan trọng có thể ngăn chặn thói quen đó.

'Sự mất tập trung của tài xế đang là một vấn đề ngày càng tăng,' giám đốc chương trình Fakhri Karray nói, người nghiên cứu về kỹ thuật điện và máy tính. Điện thoại thông minh không phải là kẻ thủ ác duy nhất: Xe hơi ngày nay cung cấp một loạt các tính năng giải trí có thể làm mất tập trung khỏi việc tập trung vào đường đi. 'Nếu các hệ thống điện tử mới không được thiết kế tốt, chúng có thể trở thành, và đang trở thành, nguồn gây mất tập trung mới.'

Chính các chiếc xe hơi có thể ít gây mất tập trung hơn, nhưng các hãng sản xuất ô tô không có ý định quay trở lại các tính năng công nghệ cao mà người tiêu dùng ưa thích. Đừng mong đợi người ta đột ngột phát triển tự kiểm soát bản thân. Vì vậy, câu trả lời có thể là các chiếc xe hơi có thể nhận diện sự mất tập trung ở tài xế, bất kể nguyên nhân là gì.

Đó là lý do tại sao nhóm của Karray đã tạo ra một hệ thống nguyên mẫu sử dụng camera—cả camera Microsoft Kinect và camera đơn giản, được lắp đặt ở nhiều vị trí khác nhau trên một bảng điều khiển mô phỏng—để phát hiện chuyển động của tay và thuật toán sau đó đánh giá chúng dựa trên khả năng đặt tài xế vào nguy hiểm. Điều này tính đến hành động chính nó và ngữ cảnh của nó, bao gồm tốc độ của xe, vị trí và điều kiện lái xe. Nói chuyện điện thoại khi đang lái trên một con đường cao tốc vắng người có thể không phải là vấn đề lớn. Nhưng với việc với vào ghế sau khi đang đi trên một con đường đông đúc có thể là vấn đề. Nếu hệ thống báo động đủ mạnh, xe có thể cảnh báo tài xế bằng âm thanh hoặc hình ảnh. Trong tương lai gần, tùy thuộc vào việc công nghệ tự lái tiến triển, xe có thể thậm chí tiếp quản việc điều khiển.

Các công ty ô tô đã triển khai các hệ thống theo dõi sự mất tập trung, chủ yếu để đảm bảo tài xế duy trì sự chú ý khi xe của họ ở chế độ bán tự động. Ví dụ, hệ thống Super Cruise của Cadillac theo dõi vị trí đầu của người lái bằng một camera hồng ngoại. Các hãng sản xuất ô tô khác đang xem xét các hệ thống theo dõi đôi mắt biết khi nào người thực sự đang nhìn đường, nhưng nhóm Waterloo hy vọng có thể bước nhảy vọt hơn so với giải pháp đó.

'Thuật toán của hệ thống chúng tôi phát triển đủ mạnh mẽ không cần theo dõi mắt con người hoặc các điểm mốc khuôn mặt khác,' Karray nói. Họ đã tạo ra thuật toán đó bằng học sâu từ đầu đến cuối, huấn luyện máy tính với một lượng lớn hình ảnh—vị trí tay, vị trí đầu—liên quan đến các tình huống lái xe bị mất tập trung đã biết.

Vì vậy hệ thống này làm thế nào để phân biệt được sự phân tâm nguy hiểm thực sự và cái nhìn có trách nhiệm vào đài phát thanh hoặc ghế ngồi phụ? Thực hành. “Không giống như các thuật toán nhận dạng mẫu, các mạng nơ-ron sâu học từ số lượng lớn mẫu được trình bày cho họ để xây dựng khả năng của mình,” Karray cho biết, người đã tiến hành nghiên cứu cùng với Arief Koesdwiady, Chaojie Ou và Safaa Bedawi của Waterloo. “Quá trình này chủ yếu là tự động, nhưng nó yêu cầu một lượng dữ liệu lớn và khả năng tính toán đáng kể. Nhưng học sâu có tỷ lệ lỗi thấp nhất, với ít nhất sự xuất hiện của các trường hợp dương tính giả và âm tính giả.”

Karray cho rằng trong khi tạo ra một hệ thống độc lập dựa trên công nghệ của mình có thể được thực hiện trong thời gian dưới một năm, việc tích hợp chương trình của ông vào các mô hình sản xuất sẽ mất thời gian lâu hơn, ít nhất là vài năm, khi các nhà sản xuất ô tô tìm cách để phien tòa tài xế bị phân tâm một cách đúng đắn. Nhưng nếu và khi điều đó xảy ra, giống như nhiều ô tô hiện nay có thể phanh khi chúng nghĩ rằng một vụ tai nạn là có thể xảy ra, chúng sẽ có khả năng phản ứng khi tài xế trở nên không tập trung. Quan trọng hơn, Karray nói, đây là một bước tiến hướng việc đưa các ô tô trở thành một loại hình của “tự nhận thức”—tương đương, ông nói, với việc thiết kế một hệ thống nhân tạo nhận thức. Cuối cùng, nếu xe ô tô đang chú ý đến thế giới xung quanh nó, nó có thể nên theo dõi những gì đang diễn ra bên trong nó nữa.