تشكل لعنة الندرة قضية علمية رئيسية في مجال القيادة الذاتية. يشير ذلك إلى حقيقة أنه في بيئات القيادة الحقيقية، يكون احتمال وقوع أحداث حرجة للسلامة (مثل حوادث المرور) منخفضًا للغاية، مما يجعل هذه الأحداث نادرة للغاية في بيانات القيادة، مما يجعل من الصعب على نماذج التعلم العميق تعلم خصائص هذه الأحداث. مع تزايد ندرة الأحداث الحرجة للسلامة، يزداد التباين المقدر لتدرجات التعلم العميق بشكل كبير، مما يتطلب المزيد من البيانات والحسابات لتدريب النموذج، مما يعيق بشكل خطير قدرة النموذج على التعلم في المهام الحرجة للسلامة.

تم اقتراح مفهوم كارثة الندرة لأول مرة على المستوى الدولي من قبل الأستاذ المساعد فينج شو من جامعة تسينغهوا وهنري ليو، مدير وأستاذ كرسي ماكيتي في جامعة ميشيغان. نتائج أبحاثهملعنة الندرة في المركبات ذاتية القيادة"تم نشر هذا المقال كتعليق في مجلة Nature Communications، وهي شركة تابعة لمجلة Nature.

واقترحت هذه الدراسة أيضًا ثلاثة مسارات تقنية لحل كارثة الندرة:

1. التعلم الكثيف باستخدام البيانات المتعلقة بالأحداث الحرجة للسلامة.
2. تحسين قدرات التعميم والاستدلال في نموذجك.
3. استخدم التقنيات مثل التعاون بين المركبات والطرق لتقليل احتمالية وقوع حوادث تهدد السلامة.