DAG-Net: شبكة عصبية رسمية مزدوجة الانتباه للتنبؤ بالممرات

فهم سلوك الحركة البشرية يُعد مهمة بالغة الأهمية لعدة تطبيقات محتملة مثل السيارات ذاتية القيادة أو الروبوتات الاجتماعية، وبشكل عام لكل السياقات التي يتعين فيها على وكيل مستقل التفاعل داخل بيئة تُركّز على الإنسان. وتكمن الصعوبة في هذه المهمة في أن حركة الإنسان بطبيعتها متعددة النماذج: فبالنظر إلى تاريخ مسارات الحركة البشرية، هناك العديد من الطرق الممكنة التي قد يسلكها الأشخاص في المستقبل. علاوةً على ذلك، غالبًا ما تكون الأنشطة البشرية مدفوعة بأهداف محددة، مثل الوصول إلى مواقع معينة أو التفاعل مع البيئة المحيطة. نعالج الجوانب المذكورة أعلاه من خلال اقتراح نموذج توليدي تكراري جديد يأخذ بعين الاعتبار أهداف المستقبل الخاصة بعامل فردي، وكذلك التفاعلات بين العوامل المختلفة. ويستفيد النموذج من شبكة عصبية رسمية تعتمد على الانتباه المزدوج لجمع معلومات حول التأثيرات المتبادلة بين العوامل المختلفة، ودمجها مع بيانات حول الأهداف المستقبلية الممكنة لكل عامل. ويتميز اقتراحنا بالعمومية الكافية لتطبيقه في سيناريوهات مختلفة، حيث حقق أداءً متميزًا على مستوى الحالة الراهنة في البيئات الحضرية، وكذلك في التطبيقات الرياضية.