A tudománynépszerűsítő jellegű előadás a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépjárműtechnológia Tanszéke és a HUN-REN SZTAKI együttműködésében megvalósuló kutatások eredményeit ismertette. A bemutatott fejlesztések megerősítéses tanuláson alapulnak, és különlegességük, hogy nem csupán szimulációs környezetben, hanem valós járművön is sikeresen megvalósított önvezető driftelést demonstrálnak. A kutatás az Autonóm Rendszerek Nemzeti Laboratórium projekt keretében zajlik.
Mint az az alábbi videóból is kiderül, például vizes aszfalton megcsúszó autók esetén lehet hasznos a drifteléssel kapcsolatos kutatás, hiszen akár egy elkerülő manővernek is lehet driftelés a kezdete. Ugyanakkor a driftelést nehéz volt modellezni, nehéz volt rá szimulációt létrehozni, mert a feladat hátterében „erősen nem lineáris tényezők” állnak. A mesterséges intelligenciával, azon belül a megerősítéses tanulással ezeket a bonyolult összefüggéseket meg lehet tanulni és össze lehet fogni egyetlen közös irányító rendszerbe, ami segítheti az önvezető járművek biztonságosabbá tételét. Az eredményeket tesztelték a ZalaZone tesztpályán is – további érdekességek az alábbi felvételen láthatók, hallhatók.
Az előadás által a driftet hivatásszerűen űző magyar és külföldi versenyzők – és csapataik – közvetlenül is megismerhették a nemzetközileg is nagy láthatósággal bíró kutatás céljait és eredményeit. A SZTAKI közleménye szerint a versenyzőket és a szervezőket is meglepte, hogy a driftelés kutatásának ilyen előrehaladottsága van Magyarországon, és hogy milyen lehetséges alkalmazhatósága lehet a műveltségüknek a jövő önvezető járműveinél. Ugyanakkor a kutatók számára is értékes lehetőséget jelentett, hogy első kézből nyerjenek betekintést a profi driftversenyzők szemléletébe, tapasztalataiba és elvárásaiba az önvezető driftelés témakörével kapcsolatban.
Mint írták, az esemény jól példázza, hogyan teremthet párbeszédet egy nagy presztizsű helyszínen a tudományos kutatás és a motorsport gyakorlati világa, és hogyan járulhat hozzá az autonóm járműirányítás jövőbeli fejlesztéseihez.