Pekin'deki Tsinghua Üniversitesi'nden Profesör Xiaofei Zhang, yaptığı açıklamada, "İşlevsel Yakın Kızılötesi Spektroskopisi (fNIRS), invaziv olmayan gerçek zamanlı beyin aktivitesi izleme yöntemi olarak, insan risk algısı ve duygusal durumlarıyla ilgili bilişsel bilgiler sağlayabilir ve bu nedenle otonom sürüş sistemlerini geliştirebilecek bir araç olarak kabul edilir" dedi. Zhang, "Çalışmamız, yolcuların fizyolojik durumlarını analiz ederek fNIRS'ye dayalı akıllı bir karar verme algoritması sunuyor ve riskli senaryolarla karşı karşıya kaldığında otonom araçların güvenliğini ve karar verme verimliliğini artırmayı amaçlıyor" diye ekledi.
Araştırmacılar, yolcuların beyin verilerini otonom aracın sürüş yazılımıyla birleştiren yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, yolcuların daha yüksek risk veya stres seviyeleri yaşadığını tespit ettiğinde, araç otomatik olarak daha temkinli bir sürüş stratejisine geçiyor. Derin pekiştirmeli öğrenmenin bir biçimine dayanan algoritma, insan tepkilerini hesaba katarak daha hızlı öğrenmek ve daha güvenli seçimler yapmak üzere tasarlandı. Testlerde, yolcuların huzursuz görünmesi durumunda sistem daha muhafazakar bir sürüş moduna geçti ve bu da aracın tehlikeli durumlarda daha dikkatli tepki vermesine yardımcı oldu. Çalışma, bu yaklaşımın öğrenme hızı, genel güvenlik ve konfor dahil olmak üzere birçok alanda geleneksel otonom sürüş yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koydu.
Makalenin/Haberin İngilizce versiyonuna buradan ulaşabilirsiniz.
Haber Yayınlanma Tarihi : 02.01.2026
Haberi Sosyal Medyada Paylaş:
