O caminho para carros autônomos mais seguros
Sistemas autônomos mais seguros e confiáveis, como veículos autônomos, podem ser possíveis graças a uma nova compreensão da aprendizagem profunda, um tipo de inteligência artificial (IA) que imita a forma como os humanos aprendem e processam informações.
O estudo, realizado na Universidade Bar-Ilan e publicado na revista Physica A, destaca a interação entre os níveis de confiança da IA e os processos de tomada de decisão.
“Compreender os níveis de confiança dos sistemas de IA nos permite desenvolver aplicações que priorizam a segurança e a confiabilidade”, explicou Ella Koresh, estudante de graduação que contribuiu para a pesquisa.
“Por exemplo, no contexto de veículos autônomos, quando a confiança na identificação de um sinal de trânsito é excepcionalmente elevada, o sistema pode tomar decisões de forma autônoma. No entanto, em cenários onde os níveis de confiança são mais baixos, o sistema solicita a intervenção humana, garantindo uma tomada de decisão cautelosa e informada”.
De acordo com os pesquisadores, “arquiteturas de aprendizagem profunda podem atingir níveis de confiança mais elevados para uma porção substancial de entradas, mantendo ao mesmo tempo uma confiança média geral”.
A IA de aprendizado profundo pode ter mais certeza sobre muitas coisas sem sacrificar a confiabilidade geral.
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A capacidade de reforçar os níveis de confiança dos sistemas de IA estabelece uma nova referência para o desempenho e a segurança da IA e pode ser aplicável numa variedade de campos, desde a escrita e classificação de imagens orientadas pela IA até aos principais processos de tomada de decisão nos cuidados de saúde e nos veículos autônomos.
Além de Koresh, o estudo foi de autoria de Yuval Meir, Ofek Tevet, Yarden Tzach e Prof. Ido Kanter, do departamento de física de Bar-Ilan e do centro de pesquisa cerebral da universidade.
Fonte: Revista Bras.il a partir de ISRAEL21c
Foto: Canva
