Künstlicher Passagier - Artificial Passenger
Der künstliche Passagier ist ein von IBM entwickeltes Telematikgerät , das verbal mit einem Fahrer interagiert, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass er an der Steuerung eines Fahrzeugs einschlafen kann. Es basiert auf Erfindungen, die unter das US-Patent 6,236,968 fallen. Der künstliche Passagier kann einen Fahrzeugführer einbeziehen, indem er Gespräche führt, verbale Spiele spielt, die Stereoanlage des Fahrzeugs steuert und so weiter. Es überwacht auch die Sprachmuster des Fahrers, um Müdigkeit zu erkennen, und kann als Reaktion darauf vorschlagen, dass der Fahrer eine Pause einlegt oder etwas Schlaf bekommt. Der künstliche Passagier kann auch in drahtlose Dienste integriert werden, um Wetter- und Straßeninformationen, Wegbeschreibungen und andere solche Benachrichtigungssysteme bereitzustellen.
Sprachsteuerungsschnittstelle
Laut Dimitri Kanevsky, einem ehemaligen IBM-Forscher, der derzeit bei Google arbeitet, wurde The Artificial Passenger unter Verwendung des CIT-Sprachsystems (Conversational Interactivity for Telematics) entwickelt, bei dem die natürliche Sprache des Fahrers anstelle der Verwendung von Händen berücksichtigt wird. Das CIT stützt sich auf ein NLU-System (Natural Language Understanding), das aufgrund der im Auto verfügbaren Computersysteme mit geringem Stromverbrauch schwer zu entwickeln ist. IBM schlägt vor, dieses System auf einem Server zu installieren und über die drahtlosen Technologien der Fahrzeuge darauf zuzugreifen. IBM sagt auch, dass sie an einer "Quasi-NLU" arbeiten, die weniger Ressourcen von der CPU verbraucht und im Auto verwendet werden kann. Das CIT-System enthält ein anderes System, den Dialog Manager (DM). Der DM übernimmt die Last des NLU-Systems durch Interaktion mit dem Fahrzeug, dem Fahrer und externen Systemen wie Wettersystemen, E-Mail, Telefonen und mehr.
Das NLU-System empfängt einen Sprachbefehl vom Treiber und durchsucht ein Dateisystem nach einer auszuführenden Aktion und führt diese Aktion aus. Der DM arbeitet mit Fragen des Fahrers wie "Wie weit ist der Gallatin Field Airport von hier entfernt?" Das NLU-System kann immer noch nicht alles verstehen, was ein Fahrer sagt. Gründe dafür sind die unterschiedlichen Redewendungen und Dialekte verschiedener Regionen. IBM arbeitet an der Entwicklung eines Systems, das erkennt, wo sich der Fahrer befindet, und die in diesem Bereich verwendete regionale Diktion erkennt.
Ein weiteres System, das in dieser Technologie verwendet wird, ist das Learning Transformation (LT) -System, das die Aktionen der Insassen des Autos und der umliegenden Autos überwacht, Muster in der Sprache des Fahrers lernt und diese Daten speichert und aus diesen Daten lernt, um dies zu versuchen Verbesserung der Leistung der gesamten Technologie.
Spracherkennung
Der Spracherkennungsprozess basiert auf drei Schritten. Das Front-End filtert unerwünschte Geräusche wie Geräusche vom Auto, Hintergrundmusik oder Hintergrundpassagiere heraus. Es werden alle Signale mit niedriger Energie und hoher Variabilität entfernt, die erkannt werden. Der Etikettierer bricht die Sprache auseinander und sucht in einer Datenbank, um zu erkennen, was gesagt wird. Es beginnt breit, indem man sieht, von welchem Thema der Fahrer spricht. Dann geht es näher auf das ein, was der Fahrer wirklich fragt. Der Decoder nimmt als nächstes alle diese Informationen und formuliert eine Antwort an den Treiber. IBM stellt durch viele Experimente fest, dass die Spracherkennung sehr genau ist, der Prozess jedoch noch nicht vollständig verfeinert wurde und immer noch Probleme aufweist.
Der Hauptteil des künstlichen Passagiers ist die störende Spracherkennung. Diese Technologie führt ein Gespräch mit dem Fahrer und analysiert, was der Fahrer sagt und wie er es sagt. Es kann Schwankungen in der Stimme des Fahrers erkennen, um festzustellen, ob der Fahrer schläfrig, verärgert oder gut gelaunt ist, und zwar anhand verschiedener Vibrationsmuster in der Sprache des Fahrers. Es zeichnet auch die Zeit auf, die ein Fahrer benötigt, um im Gespräch zu antworten, und ermittelt daraus, ob der Fahrer einnickt oder von etwas abgelenkt wird.
Prävention von Schläfrigkeit des Fahrers
Wenn der Computer erkennt, dass der Fahrer einnickt, sendet er ein Signal zur Störung. Der Computer greift ein, indem er das Radio wechselt, versucht, Spiele mit dem Fahrer zu spielen, oder indem er das Fenster öffnet, um den Fahrer aufzuwecken. Der Computer möchte dadurch seine Aufmerksamkeit verbessern. Wenn sich herausstellt, dass der Fahrer immer wieder einnickt, wird das Computersystem so programmiert, dass es darum bittet, ein nahe gelegenes Hotel anzurufen und ein Zimmer zu buchen oder dem Fahrer eine Pause vorzuschlagen.
Der künstliche Passagier versucht, Witze zu lesen, Spiele zu spielen, Fragen zu stellen oder interaktive Bücher zu lesen, um den Fahrer zu stimulieren. Fahrer, die mehr Schläfrigkeit zeigen, erhalten Inhalte, die anregender sind als Fahrer, die nicht so schläfrig sind.
Verteilende Benutzeroberfläche zwischen Autos
IBM erkennt, dass ein Fahrer mehr Gefahren birgt als er selbst. Es wird vorgeschlagen, dass künstliche Passagiere zwischen Fahrzeugen arbeiten, indem sie Informationen aneinander weitergeben. Die Informationen können Fahraufzeichnungen enthalten, um zu zeigen, ob sie in der Vergangenheit ein schlechter Fahrer waren, oder eine pünktliche Analyse aller Fahrer, um zu zeigen, welche schläfrig werden und diese Informationen stören können. Es kann auch anzeigen, ob ein Fahrer durch Spiele oder drahtlose Geräte abgelenkt wird und alle umliegenden Fahrer stört.