En obemannad forsknings- och testanläggning för flygsystem i Purdue kommer att vara testbädden för experiment med virtuell och förstärkt verklighet på mänsklig interaktion med drönare och andra flygplan. Kredit:Purdue University foto/Darcy Bullock
Fordon fattar fler beslut för människor än vi kanske inser – och det har de gjort ett tag. Bara nio år efter att bröderna Wright framgångsrikt flög det första planet 1903, autopiloten uppfanns. Farthållaren kom 1948.
Men eftersom både flyg- och vägresor bevittnar introduktionen av mer automatiserade funktioner och övergår till mycket autonoma system, människor kommer att behöva mer hjälp att lära sig använda dem.
Ett team av forskare med flera institut har nyligen bildats för att utveckla algoritmer som skulle göra det möjligt för ett system att känna igen när en människa inte vet hur man använder det, och sedan anpassa sig till den personens kompetensnivå.
Forskarna tror att dessa system inte bara skulle utbilda användarna snabbare, men också öka säkerheten.
"Vi ber redan människor att interagera med intelligenta maskiner och autonoma system hela tiden, men vi måste göra det mycket bättre än vad vi gör för närvarande, " sa Neera Jain, en biträdande professor i maskinteknik vid Purdue University.
Arbetet, leds av University of New Mexico och Purdue i samarbete med University of Colorado och University of Texas i Austin, är en del av ett anslag på 5,5 miljoner dollar som tilldelas av programmet National Science Foundation Cyber-Physical Systems (CPS). Projektet har titeln "Cognitive Autonomy for Human CPS:Turning Novices into Experts."
För att hjälpa maskiner att känna igen och anpassa sig till någons kompetensnivå, forskare studerar hur mycket människor litar på maskiner när de använder dem. Kredit:Purdue University foto/Marshall Farthing
Purdue-teamet kommer att genomföra experiment om hur människor interagerar med komplexa maskiner, som flygplan, drönare och autonoma bilar. För att studera hur mycket deltagarna litar på dessa system, teamet kommer att samla in data om förändringar i hjärtfrekvens, blodtryck, ögonrörelser och andra mätvärden genom psykofysiologiska sensorer. Jain och Tahira Reid, en Purdue docent i maskinteknik, utvecklade modeller under 2018 som använder dessa mätningar för att hjälpa ett system att uppskatta en människas förtroendenivå.
Deltagarnas prestationer kommer att studeras när de interagerar med avancerade körsimuleringar i Brandon Pitts labb, en Purdue biträdande professor i industriteknik, och miljöer med virtuell eller förstärkt verklighet, som en 20:a, 000 kvadratfot obemannad flygsystemforskning och testanläggning vid Purdue planerad att färdigställas i vår.
"Föreställ dig ett autopilotsystem som kan identifiera din erfarenhetsnivå och sedan gradvis släppa kontrollen allt eftersom du förbättras. Det kan avsevärt minska den tid det tar att träna en pilot, sade Inseok Hwang, en professor i flygteknik och astronautik och huvudutredare för Purdue i detta projekt. Hwangs labb kommer att bedriva forskning om mänskliga interaktioner med drönare och andra flygplan.
University of New Mexico forskare, leds av Meeko Oishi, en professor i el- och datateknik och projektets huvudutredare, kommer att använda data från dessa experiment för att komma med teorier om hur människor bäst lär sig när de använder dessa maskiner. Samarbetet som helhet kommer att utveckla algoritmer och testa dem för översättning till mjukvara som gör det möjligt för maskiner att förstå, förutsäga och anpassa sig till mänskligt beteende.
Projektet syftar också till att bredda deltagandet i teknik och databehandling genom forskning och mentorskapsmöjligheter för både underrepresenterade och underbetjänade samhällen. Ett nytt program vid University of New Mexico, kallad Summer Intensive Research Institute, kommer att rikta in sig på underrepresenterade studenter och ge möjligheter för dem att gå med i forskningsprojekt inom cyberfysiska system vid vart och ett av de fyra samverkande universiteten. Programmet kommer att engagera studenter i professionella utvecklingsaktiviteter för att förbereda dem för karriärer inom cyberfysiska system.
Experiment med denna körsimulering kommer att hjälpa forskare att utveckla algoritmer som gör att ett autonomt fordon kan förstå och förutsäga mänskligt beteende. Kredit:Purdue University foto/DeEtte Starr
Antropologiforskaren Tryphenia Peele-Eady, chefen för University of New Mexicos College of Education Multicultural Education Center, kommer att hantera och analysera programmets effektivitet.
Teamet hoppas att arbetet inte bara kommer att växa fältet genom att utveckla maskiner som är lyhörda för mänskligt beteende, men också informera om sätt att förhindra pågående fallgropar om hur människor använder autonoma system.
"Det finns tre saker som fältet i grunden vill undvika i interaktion mellan människa och maskin - missbruk, missbruk och missbruk av tekniken. Vi designar nya algoritmer för att göra framsteg mot att övervinna var och en av dessa barriärer, " sa Jain.
