יוסי ויזל
1 נוב 20191 דקות
עודכן ב: 4 נוב 2019
המון נתונים נוצרים תוך כדי הנהיגה ברכב:
* ממחשב הרכב
* אופי הדיבורים והמוסיקה בתוך הרכב
* מהפיזיולגיה של הנהג
ועוד...
הכל מנותח בזמן אמת ע"י מודל של Machine learning על מנת להתריע לנהג על נהיגה מסוכנת, ואף עד כדי פעילות פרואקטיבית לעצירת הנסיעה.
מתבצע ע"י IBM Watson.
ולהרחבה:
מחשב הרכב שולט על כל הבקרים והסנסורים בתוך הרכב על מנת לקבל החלטות תפעוליות. כל המידע הזה נגיש ולעולם החיצוני דרך ממשק OBD (שמשמש, בין השאר, את מחשבי האבחון שבמוסכים, וכן אפליקציות שעובדות על ניתוח המידע, הנגשתו והצגתו לנהג).
האלגוריתם מנתח נתונים רלוונטיים ממחשב הרכב, כמו מהירות, האצות האטות פתאומיות, סטיות "פראיות" מהנתחב וכן הלאה על מנת לעמוד על טיב הנהיגה.
תמונות הפנים מנותחים ע"י אלגוריתמים של Machine learning כדי להסיק או המצב הרגשי של הנוסעים ברכב (רגוע, מתח, עייף וכד').
מוסיקת הרכב וטון הדיבור מנותחים גם הם לאותה המטרה.
כל הנ"ל משוקלל, ומתקבלת רמת סיכון ברכב, שגורמת לאלגוריתם להתריע לנהג ואולי אף לעצור את הרכב.