| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,206 |
| تعداد مقالات | 17,976 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,214,316 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,899,242 |
کاربردها و الزامات بکارگیری هوش مصنوعی در محصولات نوین خودرویی | ||
| مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند | ||
| مقاله 3، دوره 13، شماره 47، فروردین 1403، صفحه 79-109 اصل مقاله (1.21 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/ims.2023.72410.2292 | ||
| نویسندگان | ||
| سید محمد محمودی1؛ محمد جعفری* 2؛ مهسا پیشدار3 | ||
| 1دانشیار گروه صنعتی و فناوری دانشگاه تهران، ایران | ||
| 2کارشناس ارشد مدیریت فناوری اطلاعات دانشکدگان فارابی دانشگاه تهران ، ، ایران نویسنده مسئول: jafarim71@ut.ac.ir | ||
| 3استادیار گروه صنعتی و فناوری دانشگاه تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| هوش مصنوعی فرصت های کم نظیری، برای ارتقای عملکرد صنایع مختلف از جمله صنعت خودروسازی فراهم میکند. مطالعه حاضر به دنبال شناسایی کاربردها و الزامات بکارگیری هوش مصنوعی در محصولات نوین خودروسازی همچون خودروهای خودران با کسب نظر از مدیران و کارکنان شرکت های خودروسازی داخلی از طریق پیشبرد مصاحبه نیمه ساختاریافته و تحلیل مضمون میباشد. افراد مصاحبه شونده شامل 11مدیر و 17 کارمند بودند که از این تعداد 15 نفر دارای مدرک کارشناسی و 11 نفر داری مدرک ارشد و 2 نفر داری مدرک دکتری بودند.پس از پیاده سازی متن مصاحبه ها و تحلیل و کدگذاری آنها به روش تحلیل مضمون، در بخش کاربردها 21 کد و در بخش الزامات 26 کد شناسایی گردید. پس از انجام 28 مصاحبه اشباع نظری حاصل شد .از کدهای شناسایی شده در بخش کاربردها میتوان به خودروهای خودران و دستیارصوتی، حمل ونقل اشتراکی و در بخش الزامات میتوان به تخصیص منابع،کارکنان متخصص و تشکیل تیم اشاره کرد. با توجه به تنوع کاربرد هوش مصنوعی در محصولات نوین خودرو و طبق الزامات مشخص شده با توجه به نظرات خبرگان، توسعه بستر مناسب برای فناوریهای سخت و نرم به صورت یکپارچه؛ و پشتیبانی دولتی با توجه به ایجاد زیرساختهای قانونی میتواند مسیر توسعه فناوری حاضر را بهبود بخشد. مسلماً برای ایجاد زمینه عملکرد موفق هوش مصنوعی در خودروسازی باید با دیدگاه نظاممند، کلیه اثرات بکارگیری آن را از ابعاد مختلف فرهنگی، اجتماعی در نظر آورد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| هوش مصنوعی؛ کاربردها و الزامات؛ محصولات نوین؛ خودروهای خودران | ||
| مراجع | ||
|
افندی زاده، شهریار.، جعفری، رضا و کلانتری، نوید. (1400). تأثیر خودروهای خودران شخصی و اشتراکی بر روی انتخاب مد سفر با اهداف متفاوت با توجه به تغییرات سه متغیر زمان سفر، هزینه پارکینگ و هزینه بهرهبرداری (مطالعه موردی: شهر قم). پژوهشنامه حملونقل، 18(3 (پیاپی 68))، 29-40.
برزگر، محمدرضا و الهام، غلامحسین. (1399). مسئولیت کیفری کاربر خودروی خودران در قبال صدمات وارده توسط آن. فصلنامه پژوهش حقوق کیفری، 8(30), 201-229.
حیدری شهباز، شیرزاد.، محبی، محسن و سیفی زیناب، غلامعلی. (1400). سازوکار جبران خسارت ناشی از سوانح خودروهای خودران در حقوق ایران با نگاهی بر دکترین آمریکایی جبران خسارت ناشی از این خودروها. مجله حقوقی دادگستری.
حنیفی، حمید، آذر، عادل و منطقی، منوچهر. (1401). تحلیل اثر متقابل بازیگران خودروی بدون راننده با روش آیندهنگاری. فصلنامه توسعه تکنولوژی صنعتی، 20(49), 63-78. https: //doi. org/10. 22034/jtd. 2022. 252859
خسرویان، امیر، مسیح طهرانی، مسعود و امیرخانی، عبداله. (1397). مرور چالشهای خودروهای خودران مجهز به حسگر دید اولین همایش بینالمللی قوای محرکه نوین (با محوریت خودروهای برقی(.
رضایی، روح اله، صالحی مازندرانی، محمد و حدادزاده شکیبا، علی. (1400). چالشهای اجتماعی-حقوقی وسایل نقلیه خودران (بدون راننده) و سیاستهای موجود در قبال آنها. پژوهشنامه حملونقل، 18(2 (67 پیاپی))، 215-236.
عطازاده، سعید و انصاری، جلال. (1399). بازپژوهی مفهوم مسئولیت کیفری هوشمصنوعی (مطالعه موردی خودروهای خود ران) در حقوق اسلام، ایران، آمریکا و آلمان. پژوهش تطبیقی حقوق اسلام و غرب، 6(4), 55-86
عباس زاده، محمد. (2012). تأملی بر اعتبار و پایایی در تحقیقات کیفی. جامعهشناسی کاربردی، 23(1), 19-34
علوی، سعیده، نظم فر، حسین و حسنزاده، محمد. (1401) بررسی وضعیت نوآوری ایران در مقایسه با کشورهای منتخب سند چشمانداز 1404. سیاستهای راهبردی و کلان، 10(39), 444-474
References
Aldhyani, T. H. H. , & Alkahtani, H. (2022). Attacks to Automatous Vehicles: A Deep Learning Algorithm for Cybersecurity. Sensors, 22(1), 360. https: //www. mdpi. com/1424-8220/22/1/360
Ayoub, J., & Zhou, F. (2020). Investigating drivers’ trust in autonomous vehicles’ decisions of lane changing events. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, 64, 1274-1278. https: //doi. org/10. 1177/1071181320641303
Blagoj, D., Chrysi, T., & Uros, K. (2020). Historical Evolution of Artificial Intelligence: Analysis of the three main paradigm shifts in AI.
Demlehner, Q., Schoemer, D., & Laumer, S. (2021). How can artificial intelligence enhance car manufacturing? A Delphi study-based identification and assessment of general use cases. International Journal of Information Management, 58, 102317. https: //doi. org/10. 1016/j. ijinfomgt. 2021. 102317
Di Vaio, A., Hassan, R., & Alavoine, C. (2022). Data intelligence and analytics: A bibliometric analysis of human-Artificial intelligence in public sector decision-making effectiveness. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121201. https: //doi. org/10. 1016/j. techfore. 2021. 121201
Donthi, S. R., Sandeep, V., Reddy, M. G., Bhatt, M., Kumar, H. S., & Jayanth, D. (2022). Self-Driving Car Using Image Processing and Deep Learning. International Journal of Research in Engineering, Science and Management, 5(1), 270-277. https: //journal. ijresm. com/index. php/ijresm/article/view/1723
Elbardan, H., & Kholeif, A. O. R. (2017). An Interpretive Approach for Data Collection and Analysis.
Fernandes, M., Corchado, J. M., & Marreiros, G. (2022). Machine learning techniques applied to mechanical fault diagnosis and fault prognosis in the context of real industrial manufacturing use-cases: a systematic literature review. Applied Intelligence, 52(12), 14246-14280. https: //doi. org/10. 1007/s10489-022-03344-3
Gandhi, M. K., Chaudhari, C., & Ghosh, K. (2022). To study the challenges faced in application of artificial intelligence in automobile industry. AIP Conference Proceedings, 2519(1), 030013. https: //doi. org/10. 1063/5. 0111115
Giampieri, A., Ling-Chin, J., Ma, Z., Smallbone, A., & Roskilly, A. P. (2020). A review of the current automotive manufacturing practice from an energy perspective. Applied energy., 261, 114074. http: //dro. dur. ac. uk/29905/
Golubev, K. (2019). ARTIFICIAL INTELLIGENCE EVOLUTION. https: //doi. org/10. 13140/RG. 2. 2. 29362. 76489
Gupta, A., Guan, L., & Khwaja, A. (2021). Deep Learning for Object Detection and Scene Perception in Self-Driving Cars: Survey, Challenges, and Open Issues. Array, 10, 100057. https: //doi. org/10. 1016/j. array. 2021. 100057
Hansson, S. O., Belin, M. -A., & Lundgren, B. (2021). Self-Driving Vehicles—an Ethical Overview. Philosophy & Technology, 34. https: //doi. org/10. 1007/s13347-021-00464-5
Iyer, L. S. (2021). AI enabled applications towards intelligent transportation. Transportation Engineering, 5, 100083. https: //doi. org/https: //doi. org/10. 1016/j. treng. 2021. 100083
Myr, R. K., Bere, E., & Øverby, N. C. (2015). Test-retest reliability of a new questionnaire on the diet and eating behavior of one year old children. BMC Research Notes, 8(1), 16. https: //doi. org/10. 1186/s13104-014-0966-y
Nagra, A. (2021). An Overview of Artificial Intelligence in Automobile Industry -A Case Study on Tesla Cars.
Othman, K. (2022). Exploring the implications of autonomous vehicles: a comprehensive review. Innovative Infrastructure Solutions, 7(2), 165. https: //doi. org/10. 1007/s41062-022-00763-6
Paliotto, A., Alessandrini, A., Mazzia, E., Tiberi, P., & Tripodi, A. (2022). Assessing the Impact on Road Safety of Automated Vehicles: An Infrastructure Inspection-Based Approach. Future Transportation, 2(2), 522-540. https: //www. mdpi. com/2673-7590/2/2/29
Parekh, D., Poddar, N., Rajpurkar, A., Chahal, M., Kumar, N., Joshi, G. P., & Cho, W. (2022). A Review on Autonomous Vehicles: Progress, Methods and Challenges. Electronics, 11(14), 2162. https: //www. mdpi. com/2079-9292/11/14/2162
Sayrs, L. (1998). InterViews: An Introduction to Qualitative Research Interviewing: Steinar Kvale. Thousand Oaks, CA: Sage, 1996. 326 pp. The American Journal of Evaluation, 19, 267–270. https: //doi. org/10. 1016/S1098-2140(99)80208-2
Silverman, D. (2017). How was it for you? The Interview Society and the irresistible rise of the (poorly analyzed) interview. Qualitative Research, 17, 144-158. https: //doi. org/10. 1177/1468794116668231
Thorsteinson, T. J. (2018). A meta-analysis of interview length on reliability and validity. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 91(1), 1-32. https: //doi. org/https: //doi. org/10. 1111/joop. 12186
Ushakov, D., Dudukalov, E., Shmatko, L., & Shatila, K. (2022). Artificial Intelligence as a factor of public transportations system development. Transportation Research Procedia, 63, 2401-2408. https: //doi. org/10. 1016/j. trpro. 2022. 06. 276
Wilhelmy, A., Roulin, N., & Wingate, T. G. (2020). Does It Take Two to Tango? Examining How Applicants and Interviewers Adapt Their Impression Management to Each Other. Journal of Business and Psychology, 1-24.
References [In Persian]
Abbaszadeh, M. (2012). A reflection on validity and reliability in qualitative research. Applied Sociology, 23(1), 19-34
Alavi, S., Nazmfar, H. and Hassanzadeh, M. (2022). Investigating the state of innovation in Iran compared to the selected countries of Vision Document 1404. Strategic and macro policies, 10(39), 444-474.
Abbaszadeh, Mohammad. (2012). A reflection on validity and reliability in qualitative research. Applied Sociology, 23(1), 19-34
Atzadeh, S. and Ansari, J. (2020). Researching the concept of criminal responsibility of artificial intelligence (case study of self-driving cars) in Islamic law, Iran, America and Germany. Comparative research of Islamic and Western law, 6(4), 55-86
Barzegar, M & Elham, G. (2020). The criminal responsibility of the user of the self-driving car for the injuries caused by it. Criminal Law Research Quarterly, 8(30), 201-229.
Effendizadeh, Shahryar, Jafari, Reza, and Kalantari, Navid. (1400). The effect of private and shared self-driving cars on the choice of travel mode with different goals according to the changes of three variables: travel time, parking cost and operation cost (case study: Qom city). Research Journal of Transportation, 18(3) serial (68), 29-40. SID. https: //sid. ir/paper/992573/fa
Heydari Shahbaz, S., Mohebi, M. and Saifi, G. (2021). Mechanism of compensation for damages caused by self-driving car accidents in Iranian law with a look at the American doctrine of compensation for damages caused by these cars. Legal Journal of Justice.
Hanifi, Hamid, Azar, Adel, & Rogi, Manouchehr. (1401). Analysis of the interaction effect of driverless car actors with the prospective method. Industrial Technology Development Quarterly, 20(49), 63-78. doi: 10. 22034/jtd. 2022. 252859
Khosrovian, A., Masih Tehrani, M. and Amirkhani, A. (2017). Reviewing the challenges of self-driving cars equipped with a vision sensor, the first international conference on modern propulsion forces (with a focus on electric vehicles.
Rezaei, Ruhollah, Salehi Mazandarani, Mohammad, & Haddadzadeh Shakiba, Ali. (1400). Socio-legal challenges of self-driving vehicles (without a driver) and existing policies towards them. Research Journal of Transportation, 18(2), 215-236. doi: 10. 22034/tri. 2021. 92598
Masafi, H., Sharq, M. and Hosseini, F. (2016). Examination of hardware and software requirements in the production of self-driving cars of the 5th International Conference on Electrical and Computer Engineering.
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,754 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,027 |
||