Trong kỷ nguyên số của chúng ta, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo đã mở rộng sang nhiều lĩnh vực, nghiên cứu mới nhất tập trung vào công cụ xâm nhập AI. Số người tử vong trên đường sắt đã tăng lên trong 10 năm qua, nhưng một nhóm kỹ sư từ Rutgers đã tạo ra một chương trình sử dụng AI để xác định việc xâm phạm tại các điểm giao nhau với tàu hỏa.
tạp chí Phân tích & Phòng ngừa tai nạn công bố những phát hiện mới nhất. Các nhà nghiên cứu của MIT đã chế tạo một con chip AI giống LEGO mới và với cải tiến này, họ đặt mục tiêu phát triển các hệ thống AI tốt hơn nhằm nâng cao các loại công việc này, chẳng hạn như các công cụ xâm phạm.
Công cụ xâm nhập AI nhằm mục đích giảm tỷ lệ tử vong
Asim Zaman, kỹ sư dự án tại Rutgers và Xiang Liu, trợ lý giáo sư về kỹ thuật vận tải tại Trường Kỹ thuật Rutgers, đã thành lập nhóm. Cả hai đã tạo ra một hệ thống sử dụng AI để tự động xác định các sự cố xâm phạm tàu hỏa. Ngoài ra, nó còn tạo ra các video về các vụ việc và phân biệt giữa các loại tội phạm khác nhau. Công cụ xâm nhập AI sử dụng phương pháp phát hiện để xử lý dữ liệu đầu vào video thành một tập dữ liệu duy nhất.
“Với thông tin này, chúng tôi có thể trả lời nhiều câu hỏi, chẳng hạn như thời gian nào trong ngày mọi người xâm phạm nhiều nhất và mọi người có đi vòng qua cổng khi họ đi xuống hay đi lên không?” Zaman giải thích.
Trong nhiều năm qua, các vụ tai nạn xâm nhập trái phép đã gia tăng đều đặn ở Hoa Kỳ, giết chết hàng trăm người mỗi năm. Đã có nhiều nỗ lực nhằm giảm tỷ lệ tử vong này nhưng không có nỗ lực nào thành công.
Năm 2008, Cơ quan Quản lý Đường sắt Liên bang (FRA) tính toán rằng mỗi năm có 500 cá nhân thiệt mạng vì quyền ưu tiên đường sắt. FRA ước tính con số đó đã tăng lên 855 vào năm 2018.
Những người xâm phạm, theo định nghĩa của Zaman và Liu từ nghiên cứu của họ, là những cá nhân hoặc phương tiện trái phép trên đường sắt hoặc tài sản vận chuyển không nhằm mục đích sử dụng công cộng hoặc những người đến đường giao nhau có tín hiệu sau khi nó được kích hoạt.
Phần lớn nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực này sử dụng dữ liệu từ các báo cáo tử vong; tuy nhiên, Zaman và Liu cho rằng những lần suýt trượt có thể mang lại những hiểu biết quan trọng về hành vi xâm phạm. Việc tạo ra các biện pháp kiểm soát hiệu quả hơn, như công cụ xâm nhập AI này, có thể giúp giảm tỷ lệ tử vong.
Với việc sử dụng đoạn phim quay tại một giao lộ ở vùng đô thị New Jersey, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm ý tưởng của mình. Một vấn đề với việc vượt qua các hệ thống video là chúng không được kiểm tra thường xuyên vì làm như vậy rất tốn thời gian và tốn kém.
Họ đào tạo công cụ xâm nhập AI như thế nào?
Để huấn luyện công cụ xâm phạm AI, Zaman và Liu đã sử dụng 1,632 giờ video được lưu trữ từ địa điểm nghiên cứu. Sau 68 ngày quan sát, họ phát hiện ra 3,004 vụ xâm phạm, hoặc trung bình 44 vụ mỗi ngày. Gần 70% số người xâm phạm là nam giới và khoảng 1/3 đã bước vào trước khi tàu đi qua, họ cũng biết được. Phần lớn các vi phạm xảy ra vào thứ bảy lúc 5 giờ.
Theo Zaman, chính quyền địa phương có thể sử dụng loại dữ liệu chi tiết này để bố trí các sĩ quan cảnh sát tiếp cận các điểm giao cắt trong thời gian có tỷ lệ vi phạm cao hoặc để thông báo cho chủ sở hữu đường sắt và những người ra quyết định về các phương án qua đường thực tế hơn. Các hệ thống loại bỏ đường ngang hoặc cổng và tín hiệu hiện đại là ví dụ về các loại giải pháp này.
Zaman cho biết: “Mọi người đều yêu thích dữ liệu và đó là những gì chúng tôi đang cung cấp.
Liu cho biết thêm: “Chúng tôi muốn cung cấp cho ngành đường sắt và những người ra quyết định các công cụ để khai thác tiềm năng chưa được khai thác của cơ sở hạ tầng giám sát video thông qua phân tích rủi ro của nguồn cấp dữ liệu của họ ở các địa điểm cụ thể”.
Tại Bắc Carolina và Virginia, các nhà nghiên cứu cũng đang tiến hành một nghiên cứu tương tự với công cụ xâm nhập AI này. Để phát triển đến nhiều tiểu bang hơn bao gồm Connecticut, Louisiana và Massachusetts, họ đã nhận được khoản tài trợ 583.000 USD từ Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ.
Chăm sóc sức khỏe là một lĩnh vực khác sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo, bạn có biết AI có thể cho biết những gì bác sĩ không thể? Bây giờ nó có thể xác định cuộc đua. Một ví dụ tuyệt vời khác là gần đây, các nhà khoa học đã chỉ ra rằng việc phân loại kích thích thị giác dựa trên mạng lưới thần kinh sẽ mở đường cho việc chẩn đoán sớm bệnh Alzheimer.
