Come NAU si sta creando da sola

Come possiamo rendere le auto autonome più sicure?

Questa domanda, fondamentale poiché le auto a guida autonoma si trovano sempre più spesso sulle strade americane, è proprio una di quelle a cui il ricercatore NAU Truong Nghiem spera di rispondere con un nuovo progetto che esamina i modi per integrare l’apprendimento automatico e i principi fisici nelle tecnologie informatiche su larga scala. sistemi fisici.

Nghiem, professore assistente presso la Scuola di informatica, informatica e sistemi informatici, ha ricevuto una borsa di studio NSF CAREER per questo progetto, che mira a sviluppare un quadro completo e flessibile per un apprendimento automatico efficace ed efficiente con vincoli fisici, che può cambiare radicalmente il modo in cui applichiamo il machine learning a sistemi complessi come sistemi energetici intelligenti, sistemi di automazione industriale e robot e automobili autonomi. Il premio CARRIERA è il premio più prestigioso della National Science Foundation per i docenti all'inizio della carriera.

“Una sfida fondamentale è come garantire le prestazioni e la sicurezza di questi sistemi, poiché sono tipicamente critici in termini di prestazioni e/o sicurezza, dove qualsiasi guasto potrebbe avere conseguenze devastanti”, ha affermato Nghiem. “Il nostro approccio è quello di integrare strettamente l’apprendimento automatico e i principi fisici. Il quadro sviluppato in questo progetto costituirà la base per tale integrazione e un trampolino di lancio verso la risoluzione della sfida. Contribuirà a rendere i futuri sistemi cyber-fisici autonomi affidabili e sicuri”.

Un sistema cyber-fisico (CPS) è un sistema ingegnerizzato che è costruito e dipende dalla perfetta integrazione di componenti fisici e computazionali. Costituiscono il fondamento di molti sistemi ingegneristici moderni che costituiscono la nostra vita quotidiana, tra cui automobili, robot, dispositivi medici, reti elettriche e altro ancora, e stanno diventando ancora più comuni man mano che le nostre vite diventano sempre più automatizzate.

Molti di questi sistemi utilizzano l’apprendimento automatico e, sempre più, l’intelligenza artificiale. Tuttavia, l’apprendimento automatico, che non è sempre basato sulla fisica, non sempre fornisce il modo migliore per “insegnare” questi sistemi. La ricerca di Nghiem si concentra sull'apprendimento automatico informato sulla fisica (PIML), che è in grado di sviluppare metodi che incorporano perfettamente la conoscenza di un sistema fisico nell'apprendimento automatico, portando a modelli robusti, accurati e coerenti.

Nelle auto autonome, nei rover, nei droni e in sistemi simili, ciò significa meno errori di sistema e un’esperienza più sicura per il veicolo e per le persone vicine. Tuttavia, gli attuali metodi PIML sono funzionalmente troppo piccoli per soddisfare tali esigenze.

Entra nel machine learning composito basato sulla fisica o CPIML. Il progetto di Nghiem mira a promuovere l'apprendimento basato sui dati di sistemi complessi su larga scala sintetizzando molti modelli PIML e di componenti fisici: è l'equivalente fisico dei blocchi LEGO che possono essere assemblati per costruire modelli molto più grandi e complessi, con ciascun blocco essendo un modello già sviluppato o un pezzo di machine learning.

Questa soluzione innovativa richiederà l’integrazione del mondo cibernetico (apprendimento automatico, intelligenza artificiale e informatica) e del mondo fisico (sistemi dinamici e di controllo) in sistemi ingegnerizzati, in modo che ciascun mondo sia consapevole e possa integrarsi con l’altro. Il risultato sarà un mondo più sicuro in cui le persone si muoveranno.

“I sistemi cyber-fisici intelligenti e autonomi avranno un impatto enorme sulle nostre vite nel prossimo futuro”, ha affermato Nghiem. “La nostra produttività aumenterà sostanzialmente con robot aiutanti autonomi, automazione industriale avanzata (Industria 4.0) e molti sistemi autonomi nel nostro lavoro e nella vita personale. Le nostre infrastrutture energetiche saranno più efficienti e affidabili e i nostri trasporti saranno più sicuri e veloci. Tutto ciò dipende dalle tecnologie moderne, compresi i sistemi cyber-fisici e i recenti progressi nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale”.

La ricerca di Nghiem offrirà inoltre preziose opportunità agli studenti laureati e universitari di impegnarsi nello sviluppo di software e in applicazioni del mondo reale.

Heidi Toth | Comunicazioni NAU (928) 523-8737 | [email protected]