বিমূর্ত
"আনুমানিক ট্রাফিক অংশগ্রহণকারীদের মানব আচরণের অভিপ্রায়ের জন্য স্বয়ংক্রিয় যানবাহন এবং তাদের মিথস্ক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেমের প্রধান সমস্যা। ধ্রুপদী জ্ঞানীয় তত্ত্ব অনুমান করে যে উদ্দেশ্য এবং মিথস্ক্রিয়া অনুমান অধ্যয়ন করার সময় মানব ট্রাফিক অংশগ্রহণকারীদের আচরণ সম্পূর্ণ যুক্তিসঙ্গত। যাইহোক, কোয়ান্টাম কগনিশন এবং সিদ্ধান্ত তত্ত্বের পাশাপাশি ব্যবহারিক ট্র্যাফিক কেস অনুসারে, ট্রাফিক আচরণ সহ মানুষের আচরণ প্রায়ই অযৌক্তিক, যা ক্লাসিক্যাল জ্ঞান এবং সিদ্ধান্ত তত্ত্ব লঙ্ঘন করে। কোয়ান্টাম জ্ঞানীয় তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, এই কাগজটি পথচারী পারাপারের জ্ঞানীয় সমস্যা অধ্যয়ন করে। কেস বিশ্লেষণের মাধ্যমে, এটা প্রমাণিত হয় যে কোয়ান্টাম-সদৃশ বেয়েসিয়ান (QLB) মডেলটি রাস্তা পার হওয়ার সময় পথচারীদের যৌক্তিকতা বিবেচনা করতে পারে ক্লাসিক্যাল সম্ভাব্যতা মডেলের তুলনায়, বাস্তব পরিস্থিতির সাথে আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ। ট্রাজেক্টোরি ভবিষ্যদ্বাণীর পরীক্ষা প্রমাণ করে যে QLB মডেলটি বাস্তব ট্র্যাজেক্টোরির সাথে আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ, ডেটা-চালিত সোশ্যাল-এলএসটিএম মডেলের তুলনায় ইন্টারেক্টিভ দৃশ্যে প্রান্তের ঘটনাগুলিকে কভার করতে পারে। এই কাগজটি স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ে মানব ট্রাফিক অংশগ্রহণকারীদের আবদ্ধ যুক্তিবাদী আচরণের উদ্দেশ্যের জ্ঞানীয় সমস্যার উপর গবেষণার জন্য একটি নতুন রেফারেন্স সরবরাহ করে।"
সূত্র: https://semiengineering.com/research-on-quantum-cognition-in-autonomous-driving/
