IBM专利认知系统可管理自动驾驶车辆

IBM（纽约证券交易所：IBM（IBM）今天宣布，其科学家已获得有关机器学习系统的专利，该机器学习系统可以在潜在紧急情况下在驾驶员和车辆控制处理器之间动态切换自动驾驶汽车的控制，从而提供有助于安全的措施预防事故。

IBM研究人员利用他们对大脑的生物认知和行为生成的理解，开发了专利系统。他们作为计算神经科学家的背景促使发明人设计了一种认知模型和技术，该模型和技术采用传感器和人工智能来动态确定潜在的安全隐患，并控制自动驾驶车辆是自主操作还是通过将控制权交给驾驶员来控制。

例如，如果自动驾驶汽车遇到操作异常，例如如果制动系统出现故障，前灯烧坏，能见度和/或道路状况不佳，系统可以对车载自动驾驶车辆控制处理器或驾驶员是否处于更好的位置进行处理操作异常。如果比较确定车辆控制处理器能够更好地处理异常，则将车辆置于自主模式。

IBM被授予美国专利＃9,566,986：控制本发明的自动驾驶车辆的驾驶模式。

“无人驾驶汽车具有巨大的潜力和潜力，但是保护乘客和其他驾驶员的安全仍然是汽车开发商和制造商的重中之重，” IBM Research计算神经科学和多尺度大脑建模经理James Kozloski说专利。“我们专注于寻找新方法，以利用我们对人脑的理解和发明系统，以帮助那些企业提高道路上自动驾驶汽车的安全性，以及为提高人类乘客安全性而采取的措施并挽救生命。”

IBM的最新专利机器学习发明解决了自动启用自动驾驶汽车安全操作模式的复杂性，而其他获得专利的IBM发明则专注于帮助自动驾驶汽车更好地预测和响应驾驶员的行为。例如美国专利号9,361,409：用于将人为控制的车辆集成到自动驾驶汽车网络中的自动驾驶员模型描述了一种对人为驾驶技术进行建模的机器学习系统。本发明还采用了一种通用接口，该通用接口使自动驾驶车辆能够彼此通信，学习并更好地理解如何在模型变得更加明智的情况下与人类驾驶员互动。

根据IBM商业价值研究院的说法，汽车正在从一种运输方式发展为一个配备传感器和计算机的移动数据中心，该传感器和计算机可以捕获有关车辆，驾驶员，乘员和周围环境的信息。同时，对话界面使驾驶员能够更自然地与车辆交互，并且通过机器学习，汽车可以了解其驾驶员并相应地个性化驾驶体验。

IBM发明人已为众多发明申请了专利，这些发明除其他外可以帮助车辆成为：

1）自学–具备认知能力，可根据驾驶员，乘客和其他车辆的行为不断学习并提供建议

2）自我交往–与其他车辆及其周围的世界联系

3）自动驾驶–从有限的自动化过渡到完全自动化

4）自我配置–适应驾驶员的个人喜好

5）自集成–集成到IoT中，将交通，天气和移动性事件与不断变化的位置联系起来