„Intel Labs“ naudoja „Grand Theft Auto“, kad trauktų savarankiškus automobilius

Iš visų vaizdo žaidimų, kuriuos rodysite vairuotojo redagavime, „Grand Theft Auto“ gali būti ne sąrašo viršuje. Tačiau „Intel Labs“ ir Vokietijos Darmštato universiteto komanda nustatė, kad naudojant vaizdo žaidimus tiksliai nustatomi tikslai, kai identifikuojami objektai.

Komanda, kuri paskelbė savo išvadas šiame dokumente, pastebėjo, kad šis žaidimas parodė tikslią realaus vairavimo scenarijų modeliavimą. Šiuos duomenis gali naudoti tikrajame pasaulyje važiuojantiems automobiliams vairuoti ir saugiai važiuoti.

Savarankiškai važiuojantys automobiliai naudoja objektų atpažinimo duomenis, kad padėtų „mokytis“, kaip vairuoti gatvėje, pvz., Pėsčiuosius, šviestuvus ir sienas. Paprastai automobilių gamintojai sukuria šiuos duomenis iš įrašyto vaizdo į automobilio prietaisų skydelį. Jie pereina ir identifikuoja objektus rankiniu būdu, o sistema naudoja mašinų mokymąsi, kad galiausiai sukurtų platesnę idėją, kaip atrodo kiekvienas objektas.

Naudojimas „Grand Theft Auto“ Tačiau komanda galėjo efektyviau automatizuoti šį procesą. Komanda galėjo įrašyti panašius vaizdo įrašus žaidime, tačiau sugebėjo greičiau identifikuoti tuos pačius gatvės objektus. Fotorealistinis virtualus pasaulis reiškia, kad identifikuoti objektai suteikia sistemai tas pačias tikslias idėjas, kaip atrodys realaus pasaulio objektai.

Kompiuteris gali automatiškai atpažinti objektus per kelias sekundes, o tai paprastai užtrunka beveik dvi valandas per vaizdą su įrašytu vaizdo įrašu. Čia yra veiksmas:

„Dirbdami su dirbtine aplinka, mes galime lengvai surinkti tiksliai anotuotus duomenis didesniu mastu su dideliu apšvietimo ir klimato nustatymų skirtumu“, - Alireza Shafaei, Ph.D. Britų Kolumbijos universiteto studentas MIT technologijų apžvalga.

Shafaei savo tyrimą paskelbė dokumente, kuriame išsamiai aprašoma, kaip vaizdo žaidimai gali mokyti kompiuterius, kad padėtų matyti pasaulį. „Mes parodėme, kad šie sintetiniai duomenys yra beveik tokie pat geri ar kartais netgi geresni nei naudojant realius duomenis mokymui“, - sakė jis.

Savarankiškai važiuojantys automobiliai naudoja daug duomenų, o tokie būdai bus gyvybiškai svarbūs, kad būtų galima išlaikyti viską. AT&T pradėjo išbandyti naują 5G mobilųjį tinklą, suprojektuotą atsižvelgiant į savarankiškai važiuojančius automobilius, kurie gali teikti pirmenybę svarbiausiems misijos duomenims, kad būtų išvengta vairuotojų be latentinių automobilių. Tačiau visi šie duomenys yra kainuoja, nes mokslininkai įspėjo, kad automobiliai gali būti atsparūs įsilaužimams. Vairuotojai be transporto priemonių atveria naujas galimybes dideliems duomenų rinkiniams, bet klausimas, kaip jį tvarkyti, bus pagrindinis prioritetas.