Эксперимент, проведённый четырьмя исследователями, показал, что современные автомобили, изобилующие различными датчиками, способны идентифицировать сидящего за рулём человека по стилю управления.

Суть исследования заключалась в следующем. Пятнадцати испытуемым предлагалось в течение определённого времени колесить по изолированной парковочной площадке, а также передвигаться по 80-километровой петле в Сиэтле (штат Вашингтон, США). При этом все показатели снимались через CAN-шину.
Затем собранная информация обрабатывалась специальной системой машинного обучения. Причём от каждого из участников эксперимента эта система получила 90 % снятых данных, в то время как оставшиеся 10 % служили для проверки точности работы программных алгоритмов.
В общей сложности система машинного обучения анализировала показания полутора десятков датчиков. Оценивалось, в частности, то, как водители используют педали тормоза и акселератора, а также как вращают рулевое колесо.

Оказалось, что при использовании показаний от всех сенсоров система смогла со 100-процентной вероятностью идентифицировать водителя во всех ситуациях. Такая же точность достигалась при использовании данных, собранных в течение 15 минут. Кроме того, исследование показало, что для достижения 100-процентной вероятности определения личности водителя достаточно 8 минут сбора данных от нескольких датчиков.
Зная, кто сидит за рулём, «умные» автомобили в перспективе смогут нужным образом адаптировать настройки бортовых систем и подстраиваться под конкретный стиль вождения.
Источник:
Samsung привлекла двух экспертов для интеграции ИИ во все этапы производства чипов
Google разрешила убирать водяные знаки с контента от Gemini
Искусственный интеллект захватит рынок серверных процессоров, а Arm догонит Intel и AMD
Секреты создания первого iPhone: какая роль была у Siemens и Samsung в разработке «начинки» смартфона Apple
AMD пыталась скрыть этот провал: тесты доказали крайнюю невыгодность Radeon RX 9050
Китайская YMTC сенсационно вошла в тройку лидеров рынка памяти NAND
Спустя 150 лет после «войны токов» Nvidia, Google и Microsoft возвращаются к постоянному току
Устаревшие чипы Nvidia A100 останутся в аренде у CoreWeave как минимум до 2029 года