O seu agente de IA pode julgar quando falar com você enquanto você dirige? De acordo com uma equipe de pesquisa KAIST, sua tecnologia de serviço de conservação no veículo julgará quando é apropriado contatá-lo para garantir sua segurança.

O professor Uichin Lee do Departamento de Engenharia Industrial e de Sistemas da KAIST e sua equipe de pesquisa desenvolveram a tecnologia de IA que detecta automaticamente momentos seguros para os agentes de IA fornecerem serviços de conversação aos motoristas.

Sua pesquisa se concentra em resolver os problemas potenciais de distração criados por serviços de conversação em veículos. Se um agente de IA falar com um motorista em um momento inoportuno, como ao fazer uma curva, é mais provável que ocorra um acidente de carro.

Os serviços de conversação no veículo precisam ser convenientes e seguros. Contudo, a carga cognitiva da multitarefa influencia negativamente a qualidade do serviço. Os usuários tendem a se distrair mais durante certas condições de tráfego. Para enfrentar este desafio de longa data dos serviços de conversação no veículo, a equipe introduziu um modelo cognitivo composto que considera a direção segura e o desempenho do serviço auditivo-verbal e usou um modelo de aprendizado de máquina para todos os dados coletados.

A combinação dessas medidas individuais é capaz de determinar os momentos apropriados para a conversa e os tipos mais adequados de serviços de conversação. Por exemplo, no caso de entrega de informações de contexto simples, como uma previsão do tempo, a segurança do motorista por si só seria a consideração mais apropriada. Enquanto isso, ao entregar informações que requerem uma resposta do motorista, como um "Sim" ou "Não, "a combinação de segurança do motorista e desempenho auditivo-verbal deve ser considerada.

A equipe de pesquisa desenvolveu um protótipo de um serviço de conversação no veículo baseado em um aplicativo de navegação que pode ser usado em ambientes reais de direção. O aplicativo também foi conectado ao veículo para coletar dados OBD-II / CAN no veículo, como o ângulo do volante e a posição do pedal do freio, e mobilidade e dados ambientais, como a distância entre carros sucessivos e fluxo de tráfego.

Usando serviços de pseudo-conversação, a equipe de pesquisa coletou um conjunto de dados de condução do mundo real que consiste em 1, 388 interações e dados de sensor de 29 motoristas que interagiram com agentes conversacionais de AI. A análise de aprendizado de máquina com base no conjunto de dados demonstrou que os momentos oportunos para a interrupção do driver podem ser inferidos corretamente com 87% de precisão.

Espera-se que a tecnologia de aprimoramento de segurança desenvolvida pela equipe minimize as distrações do motorista causadas por serviços de conversação no veículo. Essa tecnologia pode ser aplicada diretamente aos sistemas atuais dos veículos que fornecem serviços de conversação. Ele também pode ser estendido e aplicado à detecção em tempo real de problemas de distração do motorista causados ​​pelo uso de um smartphone ao dirigir.

Professor Lee disse, "No futuro próximo, os carros fornecerão de forma proativa vários serviços de conversação no veículo. Essa tecnologia certamente ajudará os veículos a interagir com seus motoristas com segurança, pois pode determinar com bastante precisão quando fornecer serviços de conversação usando apenas dados básicos de sensores gerados pelos carros. "