据外媒报导，伊利诺伊大学香槟分校（UniversityofIllinoisatUrbana－Champaign）的研究人员用于AI和机器学习技术，通过在软件和硬件方面获得的变革，提升自动驾驶技术的安全性。（图片来源：伊利诺伊大学香槟分校）研究人员之一RaviIyer回应，“用于AI改良自动驾驶汽车十分艰难，因为汽车的电气和机械部件非常复杂，而且外部条件多变，如天气、道路条件、地形、交通模式和灯光。”该团队研发了一个平台，使企业需要在简单和大大变化的自动驾驶技术环境中更慢、更加经济地解决问题安全性问题。他们正在与旧金山湾区（Bayarea）的许多公司合作，还包括三星、英伟达和一些初创企业。

由于自动驾驶汽车用于AI和机器学习，构建机械、电子和计算技术作出动态驾驶员决策，系统十分复杂，因此，该团队的工作十分具备挑战性。典型的自动驾驶汽车是一个微型超级计算机，具备50多个处理器和加速器，运营多达1亿行代码，以反对计算机视觉、规划和其他机器学习任务。

因此，必需考虑到车辆的传感器和自动驾驶堆栈（计算出来软件和硬件）。当一辆汽车在高速公路上以每小时70英里的速度行经时，一旦再次发生故障，将对驾驶员带给极大风险。该项目领导者、计算机科学博士研究生SaurabhJha说明说道，“如果一辆普通汽车的驾驶员感觉到了诸如汽车飘移或拉力等问题，他／她可以调整自己的不道德，行经到安全性的行驶点。

然而，在此种情况下，自动驾驶汽车的不道德有可能无法预测，除非自动驾驶汽车针对这些问题展开了训练。

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