في ظل التقدم السريع في تقنيات المركبات الذاتية القيادة، يحظى تقييم المخاطر لأداء الركاب باهتمام كبير. حيث يكتشف باحثون نظامًا جديدًا يعتمد على تخطيط كهربائية الدماغ (EEG) لتحسين عمليات تقييم المخاطر دون الحاجة لتدخل بشري.

يتمحور النظام حول واجهة دماغية حاسوبية (BCI) تعتمد على قراءة استجابات الدماغ للأفراد كركاب، حيث تساعد في تحديد المخاطر وتوقعها بفعالية أكبر. من خلال تقديم نموذج إدراك الركاب (PCM) وطرق تصنيف المخاطر المتسلسلة (RSL) واستراتيجيات فك تشفير EEG للركاب (PEDS)، يتم دمج شبكة عصبية متكررة ثلاثية الأبعاد (3D-CRNN) لضمان تحقيق دقة عالية في تحليل المخاطر.

وقد أظهرت النتائج التجريبية أن 3D-CRNN حققت دقة متوازنة بنسبة 95.3% في توقع المخاطر، مما يعكس فعالية النظام في تحسين تحليلات السلامة. كما أحدثت أيضًا تحسينات ملحوظة في تحديد الخطر الفردي.

هذا الابتكار لا يمثل فقط تقدمًا في تقنيات القيادة الذاتية، بل يشير أيضًا إلى أهمية إشارات الإدراك العصبي للركاب ودورها كداعم أساسي في اتخاذ القرارات المستقبلية بالمركبات الآلية. إن استخدام النظام من الممكن أن يسهم في تعزيز سلامة التشغيل المقصودة (SOTIF) ويوفر قيمة كبيرة لكل من ركاب المركبات الذاتية القيادة والمصنعين.

ما رأيكم في هذا الابتكار الثوري في عالم المواصلات؟ شاركونا آرائكم في التعليقات.