去年夏天，我開始定期騎自行車。幾乎每次出差，我都會騰出時間通過騎自行車來保持身材，或者把自行車當(dāng)作交通工具。我也參加了無數(shù)的自行車露營旅行。

去年，在訪問加州山景城期間，我第一次目睹了一場自行車事故。雖然看上去不是很嚴(yán)重，但是當(dāng)你騎自行車被汽車撞到，總歸還是不好的，即使你及時跳下車，也會造成皮膚擦傷。

所以，這讓我注意到了一家名為TomeSoftware的公司，這家公司嘗試使用AI來減少自行車事故。這并不是使用AI的典型案例。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目都集中在智能家居集成、自動駕駛汽車、聊天機(jī)器人和便利應(yīng)用上。

對于大多數(shù)人來說，騎自行車是很普通的事情。這就是一個休閑活動而已，一個貫穿我們一生的活動。正是因?yàn)樘^于普遍，所以會有點(diǎn)被忽視。

我喜歡TomeSoftware進(jìn)行這項(xiàng)研究的方式。該公司將首先在密歇根大學(xué)的TechLab實(shí)驗(yàn)室對使用Trek自行車的人進(jìn)行測試。測試主要集中于最常見的事故類型，比如一輛汽車從自行車的側(cè)面或后面撞擊。TomeSoftware的CEOJakeSigal表示，公司將會創(chuàng)建一個系統(tǒng)，可以提醒騎手和司機(jī)處于危險區(qū)域中。

這里就是機(jī)器學(xué)習(xí)接手的地方。它會關(guān)聯(lián)幾個最常見事故發(fā)生地的數(shù)據(jù)集，然后AI會檢查諸如時間點(diǎn)、道路特征以及該地區(qū)汽車和自行車碰撞現(xiàn)有數(shù)據(jù)等因素。這種研究方法不同于以往使用激光雷達(dá)傳感器。

AI的作用應(yīng)該是減少發(fā)給司機(jī)和騎手的警告數(shù)量，不應(yīng)該成為一種干擾。Sigal表示，通過這項(xiàng)測試，我們可以在騎手真正處于危險之中或碰撞可能發(fā)生的情況下發(fā)出警報信號。

Sigal說:"對于計算機(jī)和無線電頻率技術(shù)來說，真正困難的部分是判斷騎手是否處于自行車道上。密歇根東南部社區(qū)擁有諸多靠近主要道路的自行車道，這些車道對于騎手來說是安全的。我們希望與機(jī)器學(xué)習(xí)/AI的合作能夠有助于減少誤報。"

Trek的品牌經(jīng)理EricBjorling在新聞稿中表示，這一想法能夠滿足騎手最基本的需求。

目前，Tome和Trek正在進(jìn)入新的研究階段。對于我來說，這是一個很有趣的項(xiàng)目，因?yàn)樗梢栽谖ｋU區(qū)域同時提醒司機(jī)和騎手，以減少自行車事故。希望這個項(xiàng)目能夠順利進(jìn)行。

更多資訊請關(guān)注工業(yè)機(jī)器人頻道