Mizzou Engineer améliore les algorithmes qui s'auto-alimentent

Mar 01, 2024

09 août 2023

L’intelligence artificielle (IA) prend toutes sortes de décisions à notre place. Netflix recommande notre prochain film. Amazon suggère des produits en fonction du contenu de notre panier. Facebook détermine le contenu qui apparaît dans nos flux.

Bien que nous ayons une idée de base du fonctionnement de ces algorithmes, la plupart d’entre nous n’ont pas besoin de machines pour expliquer davantage pourquoi ils tirent ces conclusions.

Mais lorsqu’il s’agit de confier notre sécurité à des voitures autonomes, nous devons savoir ce qui déclenche une décision informatisée, comme arrêter la voiture ou accélérer.

C'est là qu'intervient Mushuang Liu. Professeur adjoint en génie mécanique et aérospatial. Liu travaille à améliorer les algorithmes derrière les véhicules capables de se conduire seuls.

"Nous avons besoin de l'algorithme pour toujours garantir que les voitures autonomes sont sûres, fiables et dignes de confiance", a-t-elle déclaré. "Mais c'est un défi car cela nécessite de connaître les intentions des autres véhicules et des conducteurs."

Pour mieux calculer ces inconnues, Liu utilise la théorie des jeux, une branche des mathématiques qui prend en compte les situations décisionnelles où les résultats dépendent des choix faits par les autres. Plus précisément, elle développe une approche de jeu potentielle à horizon lointain, qui prend non seulement en compte les besoins des piétons, des cyclistes et des autres usagers de la route pour modéliser leurs comportements, mais permet également d'étendre l'horizon de prédiction pour les voitures autonomes. En intégrant les avantages du contrôle prédictif des modèles et de la théorie des jeux, les algorithmes peuvent anticiper les différents objectifs et comportements de chacun et réagir en conséquence.

Liu bénéficie d'un financement de Ford et de MU pour se concentrer sur la création d'une approche méthodique visant à développer des systèmes de contrôle avancés pour la conduite automatisée. Les objectifs sont d’assurer la sécurité et d’améliorer le confort des passagers. Elle et ses collaborateurs utilisent la simulation statistique et comparative pour tester des méthodes permettant de déterminer comment différentes décisions fonctionnent dans des situations réelles, comme traverser des intersections ou changer de voie.

Chez Mizzou, Liu espère faire équipe avec d'autres personnes travaillant dans divers domaines d'application.

« Les algorithmes et théories développés ne sont pas limités par les applications », a-t-elle déclaré. « Des optimisations efficaces peuvent profiter à des applications hétérogènes, allant de la robotique aux matériaux intelligents, en passant par la fabrication intelligente et les soins de santé intelligents. Je suis ouvert à toutes les possibilités !

Liu accueille également des étudiants chercheurs, en particulier ceux possédant une solide formation en mathématiques.

Toute personne intéressée peut la contacter à [email protected].