خود مختار گاڑیوں کی حفاظت کی ضمانت کیسے دی جائے | کوانٹا میگزین

بغیر ڈرائیور والی کاریں اور ہوائی جہاز اب مستقبل کا سامان نہیں ہیں۔ صرف سان فرانسسکو شہر میں، دو ٹیکسی کمپنیوں نے اگست 8 تک مجموعی طور پر 2023 ملین میل خود مختار ڈرائیونگ لاگ ان کی ہے۔ اور 850,000 سے زیادہ خودمختار فضائی گاڑیاں، یا ڈرون، ریاستہائے متحدہ میں رجسٹرڈ ہیں - جو فوج کی ملکیت میں نہیں ہیں۔

لیکن حفاظت کے بارے میں جائز خدشات ہیں۔ مثال کے طور پر، مئی 10 میں ختم ہونے والی 2022 ماہ کی مدت میں، نیشنل ہائی وے ٹریفک سیفٹی ایڈمنسٹریشن رپورٹ کے مطابق تقریباً 400 حادثات جن میں خود مختار کنٹرول کی کسی نہ کسی شکل کا استعمال کرتے ہوئے آٹوموبائل شامل ہیں۔ ان حادثات کے نتیجے میں چھ افراد جاں بحق اور پانچ شدید زخمی ہو گئے۔

اس مسئلے کو حل کرنے کا معمول کا طریقہ - جسے بعض اوقات "تھکن کے ذریعے ٹیسٹنگ" کہا جاتا ہے - میں ان سسٹمز کی جانچ کرنا شامل ہے جب تک کہ آپ مطمئن نہ ہو جائیں کہ وہ محفوظ ہیں۔ لیکن آپ کبھی بھی اس بات کا یقین نہیں کر سکتے کہ یہ عمل تمام ممکنہ خامیوں سے پردہ اٹھا دے گا۔ "لوگ اس وقت تک ٹیسٹ کرتے ہیں جب تک کہ وہ اپنے وسائل اور صبر ختم نہ کر لیں،" کہا سیان میترا, الینوائے یونیورسٹی میں ایک کمپیوٹر سائنسدان، Urbana-Champaign. تاہم، اکیلے ٹیسٹنگ ضمانت فراہم نہیں کر سکتے۔

مترا اور ان کے ساتھی کر سکتے ہیں۔ ان کی ٹیم کامیاب ہو گئی ہے۔ ثابت la حفاظت کاروں کے لیے لین ٹریکنگ کی صلاحیتوں اور لینڈنگ کے نظام خود مختار ہوائی جہاز کے لیے۔ اب ان کی حکمت عملی کو طیارہ بردار بحری جہاز پر ڈرون اتارنے میں مدد کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے، اور بوئنگ اس سال تجرباتی ہوائی جہاز پر اسے آزمانے کا ارادہ رکھتی ہے۔ "ان کا طریقہ آخر سے آخر تک حفاظتی ضمانتیں فراہم کرنے کا طریقہ بہت اہم ہے،" کہا کورینا پاساریانوکارنیگی میلن یونیورسٹی اور ناسا کے ایمز ریسرچ سینٹر میں ایک تحقیقی سائنسدان۔

ان کے کام میں مشین لرننگ الگورتھم کے نتائج کی ضمانت دینا شامل ہے جو خود مختار گاڑیوں کو مطلع کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ اعلیٰ سطح پر، بہت سی خود مختار گاڑیوں کے دو اجزاء ہوتے ہیں: ایک ادراک نظام اور ایک کنٹرول سسٹم۔ ادراک کا نظام آپ کو بتاتا ہے، مثال کے طور پر، آپ کی کار لین کے مرکز سے کتنی دور ہے، یا ہوائی جہاز کس سمت جا رہا ہے اور افق کے حوالے سے اس کا زاویہ کیا ہے۔ نظام نیورل نیٹ ورکس پر مبنی کیمروں اور دیگر حسی ٹولز سے لے کر مشین لرننگ الگورتھم کو خام ڈیٹا فراہم کرکے کام کرتا ہے، جو گاڑی کے باہر ماحول کو دوبارہ تخلیق کرتے ہیں۔

اس کے بعد یہ جائزے ایک الگ سسٹم، کنٹرول ماڈیول کو بھیجے جاتے ہیں، جو فیصلہ کرتا ہے کہ کیا کرنا ہے۔ اگر کوئی آنے والی رکاوٹ ہے، مثال کے طور پر، یہ فیصلہ کرتا ہے کہ بریک لگانا ہے یا اس کے ارد گرد چلنا ہے۔ کے مطابق لوکا کارلون، میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی میں ایک ایسوسی ایٹ پروفیسر، جبکہ کنٹرول ماڈیول اچھی طرح سے قائم ٹیکنالوجی پر انحصار کرتا ہے، "یہ تاثرات کے نتائج کی بنیاد پر فیصلے کر رہا ہے، اور اس بات کی کوئی ضمانت نہیں ہے کہ وہ نتائج درست ہیں۔"

حفاظت کی ضمانت فراہم کرنے کے لیے، مترا کی ٹیم نے گاڑی کے پرسیپشن سسٹم کی وشوسنییتا کو یقینی بنانے پر کام کیا۔ انہوں نے سب سے پہلے فرض کیا کہ حفاظت کی ضمانت دینا ممکن ہے جب بیرونی دنیا کی ایک بہترین پیش کش دستیاب ہو۔ اس کے بعد انہوں نے طے کیا کہ ادراک کا نظام گاڑی کے ارد گرد کے ماحول کو دوبارہ تخلیق کرنے میں کتنی خرابی پیش کرتا ہے۔

اس حکمت عملی کی کلید اس میں شامل غیر یقینی صورتحال کو درست کرنا ہے، جسے ایرر بینڈ کے نام سے جانا جاتا ہے — یا "معلوم نامعلوم"، جیسا کہ مترا نے کہا۔ یہ حساب اس سے آتا ہے جسے وہ اور ان کی ٹیم ایک پرسیپشن کنٹریکٹ کہتے ہیں۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ میں، ایک معاہدہ ایک عہد ہے کہ، کمپیوٹر پروگرام کو دیے گئے ان پٹ کے لیے، آؤٹ پٹ ایک مخصوص رینج میں آئے گا۔ اس رینج کا پتہ لگانا آسان نہیں ہے۔ کار کے سینسر کتنے درست ہیں؟ ڈرون کتنی دھند، بارش یا شمسی چکاچوند کو برداشت کر سکتا ہے؟ لیکن اگر آپ گاڑی کو غیر یقینی صورتحال کی ایک مخصوص حد کے اندر رکھ سکتے ہیں، اور اگر اس حد کا تعین کافی حد تک درست ہے، تو مترا کی ٹیم نے ثابت کیا کہ آپ اس کی حفاظت کو یقینی بنا سکتے ہیں۔

یہ کسی بھی ایسے شخص کے لیے ایک مانوس صورت حال ہے جس کے پاس ناقص سپیڈومیٹر ہے۔ اگر آپ جانتے ہیں کہ ڈیوائس کبھی بھی 5 میل فی گھنٹہ سے زیادہ کی رفتار سے بند نہیں ہوتی ہے، تب بھی آپ رفتار کی حد سے 5 میل فی گھنٹہ نیچے رہ کر بھی رفتار سے بچ سکتے ہیں (جیسا کہ آپ کے ناقابل اعتماد سپیڈومیٹر سے اشارہ کیا گیا ہے)۔ ایک پرسیپشن کنٹریکٹ ایک نامکمل نظام کی حفاظت کی اسی طرح کی ضمانت دیتا ہے جو مشین لرننگ پر منحصر ہے۔

"آپ کو کامل ادراک کی ضرورت نہیں ہے،" کارلون نے کہا۔ "آپ صرف یہ چاہتے ہیں کہ یہ کافی اچھا ہو تاکہ حفاظت کو خطرے میں نہ ڈالا جائے۔" انہوں نے کہا کہ ٹیم کی سب سے بڑی شراکتیں "خیال کے معاہدوں کے پورے خیال کو متعارف کروانا" اور ان کی تعمیر کے طریقے فراہم کرنا ہیں۔ انہوں نے یہ کام کمپیوٹر سائنس کی شاخ کی تکنیکوں کو تیار کرتے ہوئے کیا جسے رسمی تصدیق کہتے ہیں، جو اس بات کی تصدیق کرنے کا ایک ریاضیاتی طریقہ فراہم کرتی ہے کہ نظام کا رویہ ضروریات کے ایک سیٹ کو پورا کرتا ہے۔

"اگرچہ ہم بالکل نہیں جانتے کہ نیورل نیٹ ورک جو کچھ کرتا ہے وہ کیسے کرتا ہے،" مترا نے کہا، انہوں نے ظاہر کیا کہ عددی طور پر یہ ثابت کرنا اب بھی ممکن ہے کہ نیورل نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ کی غیر یقینی صورتحال کچھ حدوں کے اندر ہے۔ اور، اگر ایسا ہے، تو نظام محفوظ ہو جائے گا. "اس کے بعد ہم اعدادوشمار کی ضمانت فراہم کر سکتے ہیں کہ آیا (اور کس حد تک) دیا گیا نیورل نیٹ ورک درحقیقت ان حدود کو پورا کرے گا۔"

ایرو اسپیس کمپنی سیرا نیواڈا فی الحال ایک طیارہ بردار بحری جہاز پر ڈرون اتارتے وقت ان حفاظتی ضمانتوں کی جانچ کر رہی ہے۔ یہ مسئلہ کچھ طریقوں سے گاڑی چلانے سے زیادہ پیچیدہ ہے کیونکہ پرواز میں اضافی جہت شامل ہے۔ "لینڈنگ میں، دو اہم کام ہوتے ہیں،" کہا ڈریگوس مارجینینٹوبوئنگ میں AI چیف ٹیکنالوجسٹ، "ہوائی جہاز کو رن وے کے ساتھ سیدھ میں لانا اور اس بات کو یقینی بنانا کہ رن وے رکاوٹوں سے پاک ہو۔ سیان کے ساتھ ہمارے کام میں ان دو فنکشنز کی گارنٹی حاصل کرنا شامل ہے۔

"سیان کے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے نقلیں ظاہر کرتی ہیں کہ [لینڈنگ سے پہلے ہوائی جہاز کی سیدھ میں بہتری آتی ہے،" انہوں نے کہا۔ اگلا مرحلہ، جو اس سال کے آخر میں طے کیا گیا ہے، یہ ہے کہ بوئنگ کے تجرباتی ہوائی جہاز کو لینڈ کرتے وقت ان سسٹمز کو استعمال کیا جائے۔ سب سے بڑے چیلنجوں میں سے ایک، Margineantu نے نوٹ کیا، یہ معلوم کرنا ہو گا کہ ہم کیا نہیں جانتے — "ہمارے اندازوں میں غیر یقینی صورتحال کا تعین کرنا" — اور یہ دیکھنا کہ اس سے حفاظت کیسے متاثر ہوتی ہے۔ "زیادہ تر غلطیاں اس وقت ہوتی ہیں جب ہم ایسی چیزیں کرتے ہیں جو ہمیں لگتا ہے کہ ہم جانتے ہیں - اور یہ پتہ چلتا ہے کہ ہم نہیں کرتے ہیں۔"