Mizzou Engineer verbessert Algorithmen, die sich selbst mit Strom versorgen

Mar 01, 2024

09. August 2023

Künstliche Intelligenz (KI) nimmt uns alle möglichen Entscheidungen ab. Netflix empfiehlt unseren nächsten Film. Amazon schlägt Produkte basierend auf dem Inhalt unseres Warenkorbs vor. Facebook bestimmt den Inhalt, der in unseren Feeds angezeigt wird.

Obwohl wir eine grundlegende Vorstellung davon haben, wie diese Algorithmen funktionieren, brauchen die meisten von uns keine Maschinen, die näher erklären, warum sie diese Schlussfolgerungen ziehen.

Aber wenn es darum geht, unsere Sicherheit selbstfahrenden Autos anzuvertrauen, müssen wir wissen, was eine computerisierte Entscheidung auslöst, etwa das Anhalten des Autos oder das Beschleunigen.

Hier kommt Mushuang Liu ins Spiel. Ein Assistenzprofessor für Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik. Liu arbeitet daran, die Algorithmen hinter selbstfahrenden Fahrzeugen zu verbessern.

„Wir brauchen den Algorithmus, um immer sicherzustellen, dass selbstfahrende Autos sicher, zuverlässig und vertrauenswürdig sind“, sagte sie. „Aber das ist eine Herausforderung, weil es erfordert, die Absichten anderer Fahrzeuge und Fahrer zu kennen.“

Um diese Unbekannten besser berechnen zu können, nutzt Liu die Spieltheorie, einen Zweig der Mathematik, der Entscheidungssituationen berücksichtigt, in denen die Ergebnisse von den Entscheidungen anderer abhängen. Konkret entwickelt sie einen Receding-Horizon-Potential-Game-Ansatz, der nicht nur die Bedürfnisse von Fußgängern, Radfahrern und anderen Verkehrsteilnehmern berücksichtigt, um ihr Verhalten zu modellieren, sondern auch einen erweiterten Vorhersagehorizont für selbstfahrende Autos ermöglicht. Durch die Integration der Vorzüge der modellprädiktiven Steuerung und der Spieltheorie können die Algorithmen die unterschiedlichen Ziele und Verhaltensweisen jedes Einzelnen vorhersehen und entsprechend reagieren.

Liu erhält finanzielle Unterstützung sowohl von Ford als auch von MU, um sich auf die Entwicklung eines methodischen Ansatzes zur Entwicklung fortschrittlicher Steuerungssysteme für automatisiertes Fahren zu konzentrieren. Ziel ist es, die Sicherheit zu gewährleisten und den Fahrgastkomfort zu erhöhen. Sie und ihre Mitarbeiter verwenden statistische und vergleichende Simulationen, um Methoden zu testen, um festzustellen, wie unterschiedliche Entscheidungen in realen Situationen funktionieren, beispielsweise beim Überqueren von Kreuzungen oder beim Spurwechsel.

Bei Mizzou hofft Liu auf die Zusammenarbeit mit anderen, die in verschiedenen Anwendungsbereichen arbeiten.

„Die entwickelten Algorithmen und Theorien unterliegen keinen Einschränkungen durch Anwendungen“, sagte sie. „Effektive Optimierungen können heterogenen Anwendungen zugute kommen, von der Robotik bis hin zu Smart Material, Smart Manufacturing und Smart Health Care. Ich bin offen für alle Möglichkeiten!“

Liu heißt auch studentische Forscher willkommen, insbesondere solche mit einem soliden mathematischen Hintergrund.

Interessierte können sie unter [email protected] kontaktieren.