Makinat vetë-drejtuese, si Herbie i Volkswagen-it apo KITT nga Knight Rider, po lëvizin gjithnjë e më shumë nga bota e filmave drejt realitetit. Përfitimet janë të shumta: pasagjerët mund të pushojnë, të punojnë ose të argëtohen gjatë udhëtimit, ndërsa reduktohen aksidentet e shkaktuara nga gabimet njerëzore. Për më tepër, makinat autonome ofrojnë mundësi më të mëdha lëvizjeje për njerëzit që nuk mund të drejtojnë vetë.
Por heqja dorë nga kontrolli në një mjedis të ndërlikuar si trafiku kërkon teknologji shumë të avancuar. Përpjekjet aktuale synojnë të sjellin në rrugë automjete plotësisht autonome, dhe një nga fushat kyçe është mënyra se si këto makina komunikojnë me njëra-tjetrën, për shembull, duke ndarë në kohë reale informacione për gjendjen e rrugëve, për të rritur sigurinë dhe efikasitetin.
Një ekip kërkimor nga Shkolla e Inxhinierisë Tandon në Universitetin e Nju Jorkut (NYU) ka zhvilluar një sistem që përmirëson komunikimin mes automjeteve autonome, i ngjashëm me mënyrën se si njerëzit ndërveprojnë në rrjetet sociale. Zhvillimet e tyre u prezantuan më 27 shkurt 2025 në Konferencën e Shoqatës për Avancimin e Inteligjencës Artificiale (AAAI).
Gjendja aktuale e makinave autonome
Makinat vetë-drejtuese përdorin sensorë, kamera dhe inteligjencë artificiale (AI) për të marrë vendime dhe për të lundruar me sa më pak ndërhyrje njerëzore. Shoqëria e Inxhinierëve të Automjeteve i klasifikon këto nivele autonomie nga 0 (kontroll i plotë manual) deri në 5 (autonomi e plotë në çdo kusht dhe situatë). Deri më sot, asnjë makinë nuk ka arritur Nivelin 5. Modelet më të avancuara, si taksitë autonome në Kaliforni dhe Arizona, operojnë në Nivelin 4. Megjithatë, përhapja e gjerë përballet me sfida, që nga rreziku i aksidenteve deri te shqetësimet për privatësinë e të dhënave.
AI mundëson që automjetet të shkëmbejnë njohuri kur takohen, duke përmirësuar navigimin pothuajse në moment. Por metodat tradicionale të ndarjes së modeleve varen nga ndërveprime të menjëhershme dhe individuale, gjë që e ngadalëson procesin. Është njësoj sikur njerëzit të mund të përhapnin informacione vetëm duke folur drejtpërdrejt me çdo person, shumë joefikase.
Lexo edhe:Luftërat tregtare po shkatërrojnë planetin, paralajmëron studimi i ri
Komunikim më efikas mes makinave
Për të kapërcyer këtë kufizim, kërkuesit kanë prezantuar një qasje të re të quajtur Cached Decentralized Federated Learning (Cached-DFL). Kjo metodë përmirëson mënyrën se si makinat autonome mësojnë nga njëra-tjetra edhe kur ato nuk takohen shpesh. Ndryshe nga Federated Learning tradicional që kërkon një server qendror, Cached-DFL u lejon automjeteve të trajnojnë modelet e tyre në mënyrë të pavarur dhe t’i shkëmbejnë ato drejtpërdrejt. Kur dy makina afrohen rreth 100 metra, ato përdorin komunikim me shpejtësi të lartë për të shkëmbyer modelet e trajnuara, pa bartur të dhëna të papërpunuara. Kjo rrit shumë shpejtësinë dhe efikasitetin e procesit të të nxënit.
“Është pak si mënyra se si përhapet informacioni në rrjetet sociale,” shpjegon Yong Liu, profesor në Departamentin e Inxhinierisë Elektrike dhe Kompjuterike në NYU Tandon. “Pajisjet tani mund të transmetojnë njohuri nga të tjerët që kanë takuar, edhe nëse ato pajisje nuk do të takoheshin kurrë drejtpërdrejt.”
Komunikim më i mirë, siguri më e lartë
Cached-DFL adreson sfidën e mundësimit të shkëmbimit të informacionit pa kompromentuar privatësinë. Falë kësaj teknologjie, makinat vetë-drejtuese mund të ndajnë të dhëna kritike për gjendjen e rrugës, sinjalistikën dhe pengesat, veçanërisht të dobishme në zonat urbane ku automjetet përballen me situata shumë të ndryshme, por rrallë qëndrojnë pranë njëra-tjetrës për mjaftueshëm kohë.
“Një makinë që ka qarkulluar vetëm në Manhattan mund të mësojë për kushtet e rrugëve në Brooklyn nga automjetet e tjera, edhe nëse nuk shkon kurrë vetë atje,” shton Liu. “Kjo e bën çdo automjet më të zgjuar dhe më të përgatitur për situata të reja.” Ndërsa AI zhvendoset nga serverat qendrorë në pajisjet në terren, Cached-DFL ofron një mënyrë të sigurt dhe efikase që makinat autonome të evoluojnë së bashku, duke përmirësuar vazhdimisht inteligjencën dhe aftësinë e tyre.
Kjo qasje nuk kufizohet vetëm te automjetet: ajo mund të përdoret edhe për fluturaket pa pilot, robotët dhe satelitët, të gjitha sistemet që kërkojnë mësim të decentralizuar dhe inteligjencë të llojit “swarm”. Meqenëse ekipi kërkimor ka bërë publik kodin e tyre, kjo teknologji ka potencial të nxisë inovacion në shumë industri të tjera.
Që nga viti 2015 nxisim shpirtin sipërmarrës, inovacionin dhe rritjen personale duke ndikuar në zhvillimin e një mjedisi motivues dhe pozitiv tek lexuesit tanë. Kjo punë që e bëjmë me shumë dashuri nuk ka të paguar. Ne jemi platforma e vetme e cila promovon modelin pozitiv të sipërmarrjes së lirë. Përmes kësaj platforme mbështesim edukimin gjatë gjithë jetës si mjet për zhvillimin personal dhe profesional të brezave. Kontributi juaj do të na ndihmojë në vazhdimin e këtij misioni në gjithë trevat shqipfolëse.
Mund të kontribuoni KETU. Falemnderit.
