نسان سیم: جب آٹو پائلٹ انٹیلیجنس کافی نہیں ہے۔

نسان نے اپنے جدید سیملیس آٹونومس موبلٹی (SAM) پلیٹ فارم کی نقاب کشائی کی ہے، جس کا مقصد روبوٹک گاڑیوں کو غیر متوقع حالات میں محفوظ اور درست طریقے سے تشریف لانے میں مدد کرنا ہے۔

سیلف ڈرائیونگ سسٹم سڑک کی صورت حال کے بارے میں جامع معلومات حاصل کرنے کے لیے لیڈار، ریڈار، کیمرے اور مختلف سینسر استعمال کرتے ہیں۔ تاہم، یہ معلومات غیر متوقع صورت حال میں ایک ذہین فیصلہ کرنے کے لیے کافی نہیں ہو سکتی ہیں - مثال کے طور پر، حادثے کے مقام کے قریب پہنچتے وقت، جس کے قریب ایک پولیس افسر کھڑا ہو اور دستی طور پر ٹریفک کی ہدایت کر رہا ہو۔ اس صورت میں، پولیس افسر کے اشارے سڑک کے نشانات اور ٹریفک لائٹس سے متصادم ہو سکتے ہیں، اور دوسرے ڈرائیوروں کے اعمال "آٹو پائلٹ کو الجھا سکتے ہیں۔" ایسے حالات میں SAM سسٹم کو بچاؤ کے لیے آنا چاہیے۔

SAM کے ساتھ، خود مختار کار یہ جاننے کے لیے کافی ہوشیار ہو جاتی ہے کہ اسے خود ہی کسی مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کب نہیں کرنی چاہیے۔ اس کے بجائے، وہ ایک محفوظ راستہ بناتا ہے اور کمانڈ سینٹر سے مدد کی درخواست کرتا ہے۔

پلیٹ فارم کے حصے کے طور پر، ایک انسان روبوٹک گاڑی کو بچانے کے لیے آتا ہے - ایک موبلٹی مینیجر جو گاڑی کے کیمروں سے لی گئی تصاویر اور آن بورڈ سینسرز کے ڈیٹا کو صورتحال کا جائزہ لینے، صحیح اقدامات کا فیصلہ کرنے اور رکاوٹوں کے گرد محفوظ راستہ بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ . ماہر کار کے لیے ایک ورچوئل لین بناتا ہے تاکہ وہ گزر سکے۔ جب پولیس گاڑی کو گزرنے کا اشارہ کرتی ہے، تو نقل و حرکت کا مینیجر اپنی نقل و حرکت دوبارہ شروع کر دیتا ہے اور اسے طے شدہ چکر کے راستے پر لے جاتا ہے۔ گاڑی مشکل ٹریفک کے ساتھ علاقے سے نکلنے کے بعد، یہ مکمل طور پر خود مختار ڈرائیونگ دوبارہ شروع کر دے گی۔

SAM تصور کے حصے کے طور پر، مسئلہ کے علاقے میں واقع دیگر خود سے چلنے والی گاڑیاں پہلے سے بنائی گئی ڈیٹور اسکیم کو خود بخود استعمال کرنے کے قابل ہوں گی۔ مزید برآں، جیسے جیسے اعداد و شمار جمع ہوں گے اور خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز تیار ہوں گی، کاروں کو موبلٹی مینیجر سے کم سے کم مدد کی ضرورت ہوگی۔

اس طرح، SAM، جوہر میں، روبوٹک گاڑیوں کی صلاحیتوں کو انسانی ذہانت کے ساتھ جوڑتا ہے، جس سے حرکت ممکن حد تک موثر ہوتی ہے۔ توقع ہے کہ سیملیس آٹونومس موبلٹی کا استعمال خود سے چلنے والی کاروں کو موجودہ ٹرانسپورٹ کے بنیادی ڈھانچے میں ضم کرنے میں مدد دے گا۔ 

ماخذ: 3dnews.ru