चालक रहित कारें और विमान अब भविष्य की चीज़ें नहीं हैं। अकेले सैन फ्रांसिस्को शहर में, दो टैक्सी कंपनियों ने सामूहिक रूप से अगस्त 8 तक 2023 मिलियन मील की स्वायत्त ड्राइविंग दर्ज की है। और 850,000 से अधिक स्वायत्त हवाई वाहन, या ड्रोन, संयुक्त राज्य अमेरिका में पंजीकृत हैं - सेना के स्वामित्व वाले वाहनों की गिनती नहीं।

लेकिन सुरक्षा को लेकर चिंताएं वाजिब हैं। उदाहरण के लिए, मई 10 में समाप्त होने वाली 2022 महीने की अवधि में, राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन की रिपोर्ट लगभग 400 दुर्घटनाएँ जिनमें किसी न किसी प्रकार के स्वायत्त नियंत्रण का उपयोग करने वाले ऑटोमोबाइल शामिल थे। इन दुर्घटनाओं में छह लोगों की मौत हो गई और पांच गंभीर रूप से घायल हो गए।

इस समस्या को संबोधित करने का सामान्य तरीका - जिसे कभी-कभी "थकावट द्वारा परीक्षण" कहा जाता है - में इन प्रणालियों का परीक्षण करना शामिल है जब तक कि आप संतुष्ट न हों कि वे सुरक्षित हैं। लेकिन आप कभी भी आश्वस्त नहीं हो सकते कि यह प्रक्रिया सभी संभावित खामियों को उजागर कर देगी। "लोग तब तक परीक्षण कराते रहते हैं जब तक उनके संसाधन और धैर्य ख़त्म नहीं हो जाते," उन्होंने कहा सयान मित्रा, इलिनोइस विश्वविद्यालय, अर्बाना-शैंपेन में एक कंप्यूटर वैज्ञानिक। हालाँकि, अकेले परीक्षण गारंटी नहीं दे सकता।

मित्रा और उनके सहयोगी कर सकते हैं। उनकी टीम कामयाब रही है साबित करना la सुरक्षा कारों के लिए लेन-ट्रैकिंग क्षमताओं की और लैंडिंग सिस्टम स्वायत्त विमानों के लिए. उनकी रणनीति का उपयोग अब विमान वाहक पर ड्रोन उतारने में मदद के लिए किया जा रहा है, और बोइंग ने इस साल एक प्रायोगिक विमान पर इसका परीक्षण करने की योजना बनाई है। उन्होंने कहा, "पूरी तरह से सुरक्षा गारंटी प्रदान करने का उनका तरीका बहुत महत्वपूर्ण है।" कोरिना पसारेनु, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय और नासा के एम्स रिसर्च सेंटर के एक शोध वैज्ञानिक।

उनके काम में मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के परिणामों की गारंटी देना शामिल है जिनका उपयोग स्वायत्त वाहनों को सूचित करने के लिए किया जाता है। उच्च स्तर पर, कई स्वायत्त वाहनों में दो घटक होते हैं: एक अवधारणात्मक प्रणाली और एक नियंत्रण प्रणाली। उदाहरण के लिए, धारणा प्रणाली आपको बताती है कि आपकी कार लेन के केंद्र से कितनी दूर है, या विमान किस दिशा में जा रहा है और क्षितिज के संबंध में उसका कोण क्या है। सिस्टम कैमरों और अन्य संवेदी उपकरणों से कच्चे डेटा को तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में फीड करके संचालित होता है, जो वाहन के बाहर के वातावरण को फिर से बनाता है।

फिर इन आकलनों को एक अलग सिस्टम, नियंत्रण मॉड्यूल में भेजा जाता है, जो तय करता है कि क्या करना है। उदाहरण के लिए, यदि कोई आगामी बाधा आती है, तो यह निर्णय लेता है कि ब्रेक लगाना है या उसके चारों ओर चलना है। के अनुसार लुका कार्लोनमैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एक एसोसिएट प्रोफेसर, जबकि नियंत्रण मॉड्यूल अच्छी तरह से स्थापित प्रौद्योगिकी पर निर्भर करता है, "यह धारणा परिणामों के आधार पर निर्णय ले रहा है, और इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि वे परिणाम सही हैं।"

सुरक्षा गारंटी प्रदान करने के लिए, मित्रा की टीम ने वाहन की धारणा प्रणाली की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने पर काम किया। उन्होंने सबसे पहले यह मान लिया कि बाहरी दुनिया का सटीक प्रतिपादन उपलब्ध होने पर सुरक्षा की गारंटी देना संभव है। फिर उन्होंने यह निर्धारित किया कि वाहन के परिवेश के पुन: निर्माण में धारणा प्रणाली कितनी त्रुटि पेश करती है।

इस रणनीति की कुंजी इसमें शामिल अनिश्चितताओं को मापना है, जिसे त्रुटि बैंड के रूप में जाना जाता है - या "ज्ञात अज्ञात", जैसा कि मित्रा ने कहा है। यह गणना उस चीज़ से आती है जिसे वह और उनकी टीम धारणा अनुबंध कहते हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, एक अनुबंध एक प्रतिबद्धता है कि, कंप्यूटर प्रोग्राम में दिए गए इनपुट के लिए, आउटपुट एक निर्दिष्ट सीमा के भीतर आएगा। इस रेंज का पता लगाना आसान नहीं है. कार के सेंसर कितने सटीक हैं? एक ड्रोन कितना कोहरा, बारिश या सौर चमक सहन कर सकता है? लेकिन यदि आप वाहन को अनिश्चितता की एक निर्दिष्ट सीमा के भीतर रख सकते हैं, और यदि उस सीमा का निर्धारण पर्याप्त रूप से सटीक है, तो मित्रा की टीम ने साबित कर दिया है कि आप इसकी सुरक्षा सुनिश्चित कर सकते हैं।

गलत स्पीडोमीटर वाले किसी भी व्यक्ति के लिए यह एक परिचित स्थिति है। यदि आप जानते हैं कि उपकरण कभी भी 5 मील प्रति घंटे से अधिक बंद नहीं होता है, तब भी आप गति सीमा से हमेशा 5 मील प्रति घंटे नीचे रहकर तेज गति से चलने से बच सकते हैं (जैसा कि आपके अविश्वसनीय स्पीडोमीटर द्वारा दर्शाया गया है)। एक धारणा अनुबंध एक अपूर्ण प्रणाली की सुरक्षा की समान गारंटी देता है जो मशीन लर्निंग पर निर्भर करता है।

"आपको पूर्ण धारणा की आवश्यकता नहीं है," कार्लोन ने कहा। "आप बस इतना चाहते हैं कि यह काफी अच्छा हो ताकि सुरक्षा को खतरा न हो।" उन्होंने कहा, टीम का सबसे बड़ा योगदान "धारणा अनुबंधों के संपूर्ण विचार को प्रस्तुत करना" और उन्हें बनाने के तरीके प्रदान करना है। उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान की औपचारिक सत्यापन नामक शाखा से तकनीकों का उपयोग करके ऐसा किया, जो यह पुष्टि करने का गणितीय तरीका प्रदान करता है कि सिस्टम का व्यवहार आवश्यकताओं के एक सेट को पूरा करता है।

मित्रा ने कहा, "भले ही हम ठीक से नहीं जानते कि तंत्रिका नेटवर्क कैसे काम करता है," उन्होंने दिखाया कि संख्यात्मक रूप से यह साबित करना अभी भी संभव है कि तंत्रिका नेटवर्क के आउटपुट की अनिश्चितता कुछ सीमाओं के भीतर है। और, अगर ऐसा है, तो सिस्टम सुरक्षित रहेगा। "तब हम एक सांख्यिकीय गारंटी प्रदान कर सकते हैं कि क्या (और किस हद तक) कोई दिया गया तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में उन सीमाओं को पूरा करेगा।"

एयरोस्पेस कंपनी सिएरा नेवादा वर्तमान में एक विमान वाहक पर ड्रोन उतारते समय इन सुरक्षा गारंटी का परीक्षण कर रही है। उड़ान में शामिल अतिरिक्त आयाम के कारण यह समस्या कुछ मायनों में कार चलाने से भी अधिक जटिल है। “लैंडिंग में, दो मुख्य कार्य होते हैं,” उन्होंने कहा ड्रेगोस मार्जिनेंतु, बोइंग में एआई मुख्य प्रौद्योगिकीविद्, “विमान को रनवे के साथ संरेखित करना और यह सुनिश्चित करना कि रनवे बाधाओं से मुक्त है। सायन के साथ हमारे काम में उन दो कार्यों के लिए गारंटी प्राप्त करना शामिल है।

"सायन के एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले सिमुलेशन से पता चलता है कि [लैंडिंग से पहले एक हवाई जहाज का] संरेखण में सुधार होता है," उन्होंने कहा। इस वर्ष के अंत में योजनाबद्ध अगला कदम, वास्तव में बोइंग प्रायोगिक हवाई जहाज को उतारते समय इन प्रणालियों को नियोजित करना है। मार्जिनएंटू ने कहा, सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह पता लगाना होगा कि हम क्या नहीं जानते हैं - "हमारे अनुमानों में अनिश्चितता का निर्धारण करना" - और यह देखना कि यह सुरक्षा को कैसे प्रभावित करता है। "ज्यादातर गलतियाँ तब होती हैं जब हम वो काम करते हैं जो हमें लगता है कि हम जानते हैं - और पता चलता है कि हम नहीं जानते।"