Otonom sürüş teknolojisinde güvenlik değerlendirmesi kritik bir konudur ve araştırmacılar bu alanda biyolojik sistemlerden ilham alan yenilikçi bir yaklaşım geliştirdiler. Geleneksel güvenlik ölçüm sistemleri sabit eşik değerleri kullanırken, yeni sistem insan beynindeki nöronların çalışma mekanizmasını taklit ediyor.
Araştırma ekibi, 'leaky integrate-and-fire' (LIF) nöron modelini temel alan bir yapay sinir ağı tasarladı. Bu sistem, tıpkı gerçek nöronlar gibi, aldığı uyarılara zamanla tepki veriyor ve belirli bir eşiği aştığında 'spike' adı verilen sinyal üretiyor. Bu yaklaşım, insan sürücülerin sürekli stres durumlarına ve ani yüksek risk anlarına farklı tepkiler vermesini daha iyi modelleyebiliyor.
Sistemin eğitimi için araştırmacılar CARLA/Unreal motorunu kullanan 3D-CoAutoSim platformunda kontrollü deneyler gerçekleştirdiler. 6 serbestlik dereceli hareket platformu üzerinde kritik trafik olayları simüle edilerek, insan sürücülerin fren tepkileri kayıt altına alındı.
Test sonuçları, yapay sinir ağının ürettiği spike aktivitelerinin, farklı senaryolarda insan sürücülerin fren davranışlarıyla niteliksel olarak uyumlu olduğunu gösterdi. Bu gelişme, otonom araçların güvenlik değerlendirmelerinde insan faktörünü daha etkili şekilde hesaba katabilecek yeni nesil sistemlerin temelini oluşturuyor.