في السنوات الأخيرة، تصاعدت التجارب على المركبات ذاتية القيادة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مع وعود بتحقيق ثورة في السلامة المرورية. ويجذب هذا المجال اهتماماً عالمياً؛ لما له من إمكانات في تقليل الحوادث المرورية وإنقاذ الأرواح من خلال الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي عنصراً محورياً في تطوير المركبات ذاتية القيادة
أشارت دراسة نشرها موقع «نيتشر» العلمي إلى أن نحو 90 في المائة من الحوادث المرورية تعود إلى أخطاء بشرية؛ ما يجعل تقليل هذا العامل هدفاً رئيسياً للمركبات ذاتية القيادة. وتسعى صناعة السيارات إلى استغلال الذكاء الاصطناعي لإنقاذ الأرواح.
ومثال على ذلك، وجدت دراسة تحليلية تابعة لشركة «وايمو» Waymo وشركة التأمين «سويس ري» Swiss Re أن سيارات وايمو الذاتية القيادة تساهم بتخفيض بنسبة 88 في المائة من المطالبات بالأضرار المادية، و92 في المائة في مطالبات الإصابات الجسدية جراء الحوادث، مقارنة بسيارات يقودها بشر، وفق ما نقله موقع «ذا فيرج» المتخصص في أخبار التكنولوجيا الحديثة.
التقارير والدراسات حول تقليل الحوادث عبر القيادة الذاتية
كما تحافظ أنظمة القيادة الذاتية المزوّدة بالذكاء الاصطناعي مثل التحكم بالثبات والفرملة التلقائية على مسار المركبة بدقة أكبر من السائق البشري، بحسب موقع «نيتشر»؛ ما يقلل مخاطر الانحراف أو الغفلة أثناء القيادة.
مع ذلك، فإن هذه الأنظمة ليست بديلاً كاملاً عن السائق البشري. إذ يلفت تقرير لشبكة «بي بي سي» البريطانية إلى أنه رغم ما تشير إليه الدراسات من أن المركبات ذاتية القيادة قد تكون أقل تعرضاً للحوادث، فإن الواقع العملي أظهر حوادث في الاختبارات والتجارب الحية، بما في ذلك سيارات أجرة ذاتية القيادة (روبوتاكسي) في دول عدة، وانقطاعات مؤقتة لخدماتها لأسباب تتعلق بالسلامة.
ويؤكد الخبراء أن أي تقدم في السلامة باستخدام الذكاء الاصطناعي لا يعني غياباً تاماً لحوادث السيارات، بل يتطلب مراقبة مستمرة وتحليل دقيق للبيانات للحفاظ على الثقة العامة بهذه المركبات الذكية.
كيف يسهم الذكاء الاصطناعي في تقليل الحوادث المرورية؟
تلعب تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي دوراً رئيسياً في تعزيز السلامة المرورية، لا سيما في المركبات ذاتية القيادة. ففضلاً عن الحد من أخطاء القيادة البشرية، يجمع النظام الذكي المعلومات من مستشعرات متعددة ويعالجها فورياً لاتخاذ قرارات دقيقة وسريعة.
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ودورها في دعم القيادة الذاتية
وقد أظهرت بيانات أولية من شركات رائدة مثل «وايمو» أن أنظمة القيادة الذاتية المزوّدة بالذكاء الاصطناعي تقلل بشكل كبير من نسب الحوادث من خلال تقليل الأخطاء الناتجة عن التعب أو التشتت.
تقنيات الاستشعار والتحليل في الزمن الحقيقي
ومع اعتماد أنظمة مثل «أوتو بايلوت» Autopilot في سيارات «تسلا»، تبيّن أن المركبات الذاتية القيادة تحافظ على مسارها ضمن الطريق بدقة عالية؛ ما يقلل فرص الانحراف المفاجئ.
أمثلة من شركات رائدة على تقليل الحوادث
تدعم الأنظمة الذكية تقنيات استشعار متطورة. فالمركبات ذاتية القيادة تستخدم كاميرات ورادارات لرصد البيئة المحيطة. فمثلاً، تُزود «وايمو» سياراتها بخمسة حساسات ليزرية LiDAR وستة رادارات و29 كاميرا، وفق موقع «بيزنس إنسايدر»؛ لتمكين النظام من رؤية دقيقة للعوائق والمشاة قبل أن تكون واضحة للعين البشرية. وتسمح هذه المستشعرات للذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات استباقية لزيادة الأمان.
ويُتوقع أن تؤدي هذه القدرات إلى تقليص عدد الاصطدامات مع مرور الزمن، وربما إنقاذ مئات آلاف الأرواح في المستقبل، خاصة مع تطور تقنيات القيادة الذاتية.
هل سنشهد مستقبلاً تتحرك فيه المركبات بلا تدخل بشري بالكامل؟
الإجابة القصيرة هي أن ذلك قيد التجربة، والمؤشرات تشير إلى تقدم تدريجي. فحتى الآن، وضعت دول عدة أطراً تنظيمية لدعم اعتماد القيادة الذاتية الكاملة. ففي المملكة المتحدة، أعلنت الحكومة نيتها طرح المركبات ذاتية القيادة بالكامل بحلول 2027.
مستقبل القيادة الذاتية بين التشريع والتكنولوجيا
يتطلب هذا التقدّم إقرار قوانين جديدة وتنفيذ تجارب ميدانية. وفي هذا السياق، عبّرت شركات نقل كبرى مثل «أوبر» عن جاهزيتها لتشغيل سيارات أجرة ذاتية القيادة فور تهيئة الإطار القانوني اللازم، وفق شبكة «بي بي سي».
التجارب الدولية وخدمات «الروبوتاكسي»
بدأت مدن عدة حول العالم بتجربة المركبات ذاتية القيادة ضمن خدمات «الروبوتاكسي». وتقدّم «وايمو» و«كروز» خدماتهما في ولايات أميركية، في حين توسعت شركات أخرى إلى أسواق دولية.
مع ذلك، لا يزال تقبل الجمهور يمثل تحدياً؛ إذ أظهرت استطلاعات أن 37 في المائة من البريطانيين لا يشعرون بالارتياح لركوب سيارة من دون سائق. ويُعزى هذا إلى الحوادث التي وقعت خلال تجارب القيادة الذاتية. لذا؛ من المتوقع أن تستمر هذه التقنية بالاعتماد التدريجي والمحاكاة الواقعية قبل الاعتماد الكامل.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي داخل أنظمة القيادة الذاتية؟
لفهم تعقيد التقنية وراء القيادة الذاتية؛ من المهم استعراض كيفية عمل الذكاء الاصطناعي في هذه الأنظمة الذكية.
مراحل عمل الذكاء الاصطناعي في القيادة الذاتية
تعتمد المركبات ذاتية القيادة على سلسلة معقدة من خطوات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيئة الطريق واتخاذ القرارات الفورية. وتشمل هذه المراحل:
الحساسات وجمع البيانات
تُجهّز السيارات الذكية بكاميرات، ليدار، ورادارات لمسح البيئة المحيطة، وفق «بيزنس إنسايدر». وتوفر هذه البيانات الحية تصوراً دقيقاً للكائنات الثابتة والمتحركة.
استخدام التعلّم العميق في تحسين القيادة
تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لتحديد العناصر وتصنيفها في الوقت الفعلي، مثل المشاة والسيارات الأخرى، وإشارات المرور.
تخطيط المسار واتخاذ القرار
يبني الذكاء الاصطناعي نموذجاً لحظياً لمسار الطريق، ويصدر أوامر دقيقة للتوجيه والتسارع والفرملة، استناداً إلى المعلومات المتوفرة دون الاعتماد الكامل على خرائط مُعدّة مسبقاً.
التعلم المستمر وتطوير الأداء عبر الذكاء الاصطناعي
تتعلّم أنظمة القيادة الذاتية من البيانات الضخمة التي تُجمع من الرحلات الحقيقية والمحاكاة. وتستخدم بعض الشركات، مثل «وايف» البريطانية، نماذج تعلم شاملة تعتمد على شبكة عصبية واحدة لتعليم السيارة القيادة دون تعليمات مبرمجة مسبقاً، كما ورد في موقع «وايرد».
يجمع الذكاء الاصطناعي بين دقة الحواس وسرعة المعالجة لرؤية شبه مثالية للطريق. ومن خلال التفاعل الحي بين الحساسات والتحليل الذكي، تسعى المركبات الذكية لقيادة ذاتية آمنة.
وتبقى المراقبة البشرية ضرورية في هذه المرحلة الانتقالية لضمان الأمان، بينما تستمر تكنولوجيا القيادة الذاتية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في النضج لتصبح يوماً بعد يوم أكثر كفاءة واعتماداً على نفسها.
