Jak szarańcza może pomóc nam zapobiegać wypadkom samochodowym?

Owady – takie jak szarańcza i muchy – mogą z łatwością unikać kolizji ze sobą nawet w nocy @Malachi Jacobs/SHUTTERSTOCK

Z insektów możemy dowiedzieć się więcej o zapobieganiu wypadkom samochodowym. Pomimo faktu, że jedna czwarta wszystkich podróży samochodem ma miejsce po zmroku, aż połowa wszystkich wypadków drogowych ma miejsce po zachodzie słońca.

W miarę jak nasze pojazdy stają się coraz bardziej zaawansowane, a nawet autonomiczne, ewoluować muszą również sposoby wykrywania oraz unikania takich kolizji. Obecne systemy są często skomplikowane, wymagają dużych zasobów lub słabo sprawdzają się w ciemności.

Inżynierowie z Penn State University zaprojektowali prosty, energooszczędny detektor kolizji zainspirowany sposobem, w jaki owady unikają wpadania na siebie. Swoje badania opisali w ACS Nano – internetowym czasopiśmie American Chemical Society, pod tytułem „Insect-Inspired, Spike-Based, in-Sensor, and Night-Time Collision Detector Based on Atomically Thin and Light-Sensitive Memtransistors”.

Owady unikają kolizji ze sobą

Owady – takie jak szarańcza i muchy – mogą z łatwością unikać kolizji ze sobą bez korzystania z wymyślnego oprogramowania czy czujników wykrywających i odbierających światło (LiDAR), nawet w nocy. Zamiast tego posiłkują się pewnymi obwodami neuronowymi w celu omijania przeszkód, które są bardzo wydajne i mogą stanowić inspirację dla systemów unikania kolizji następnej generacji (CAS).

Aby ostrzec kierowcę lub – alternatywnie – system manewrowy pojazdu autonomicznego, obecne technologie wykorzystują kosztowne rozwiązania, takie jak wykrywanie światła, a CAS-y są już zintegrowane z pojazdami, automatycznie hamując, kiedy obiekt znajdzie się zbyt blisko. Niektóre działają poprzez analizę obrazu przestrzeni wokół samochodu, ale w warunkach takich jak ulewny deszcz, mgła czy słabe oświetlenie, obraz nie jest tak wyraźny. Aby to nadrobić, stosuje się skomplikowane procesory sygnału, aby nadać sens temu, co jest jeszcze widoczne.

Inną metodą jest zainstalowanie czujników radarowych lub LiDAR, ale są one trudne do zminiaturyzowania i wymagają dużej mocy. Ostatecznie, nawet jeśli dzięki nim jazda pojazdem jest bezpieczniejsza, przyrządy te mogą dodać niepotrzebną wagę, zapotrzebowanie na energię i komplikacje. Ostatecznie, nawet jeśli dzięki nim jazda pojazdem jest bezpieczniejsza, przyrządy te mogą dodać niepotrzebną wagę, zapotrzebowanie na energię i wiele innych komplikacji.

Prof. Saptarshi Das oraz współpracownicy chcieli więc stworzyć inspirowany owadami detektor kolizji przystosowany do wyczuwania pojazdów, który byłby skuteczny, bezpieczny i zużywał mniej energii niż jego poprzednicy.

Algorytm oparty na obwodach neuronowych

Najpierw zespół zaprojektował algorytm oparty na obwodach neuronowych, których owady używają do omijania przeszkód. Zamiast przetwarzać cały obraz, przetworzyli tylko jedną zmienną – intensywność reflektorów samochodu. Bez potrzeby stosowania pokładowej kamery lub czujnika obrazu, jednostki wykrywania i przetwarzania zostały połączone, dzięki czemu cały detektor stał się mniejszy i bardziej energooszczędny.

Czujnik składa się z ośmiu światłoczułych „memtranzystorów” zbudowanych z warstwy dwusiarczku molibdenu (MoS2) i połączonych w obwód. Zajmuje 40 mikrometrów kwadratowych i zużywa kilkaset pikodżuli (jedna milionowa część dżula energii) – dziesiątki tysięcy razy mniej niż istniejące systemy.

Wreszcie, w rzeczywistych, nocnych warunkach, detektor może wykryć potencjalną kolizję dwóch samochodów na dwie do trzech sekund przed jej wystąpieniem, pozostawiając kierowcy wystarczająco dużo czasu na podjęcie krytycznych działań. Naukowcy stwierdzili, że ten nowatorski detektor może pomóc w ulepszeniu i zwiększeniu bezpieczeństwa istniejących CAS.

Źródło: Jerusalem Post