Kodėl stipresnis mokymasis atvers autonominius automobilius masėms

$config[ads_kvadrat] not found

«Vieša paslaptis» Patarimai, kaip atpažinti automobilius, kurie sutvirtinti iš kelių dalių?

«Vieša paslaptis» Patarimai, kaip atpažinti automobilius, kurie sutvirtinti iš kelių dalių?
Anonim

Žmogaus smegenys gali priimti daug informacijos apie jo vietą, kad galėtų priimti sprendimus. Elnias šokinėja priešais automobilį? Užsukite ant stabdžių. Automobilis lėtėja į priekį? Keisti juostas.

Savarankiškiems automobiliams šie sprendimai nėra taip paprasti. Mes negalime užregistruoti, kad mūsų smegenys netgi apdoroja visą reikalingą informaciją, tačiau savarankiškos sistemos turi atsižvelgti į daugybę kintamųjų prieš taikant stabdžius. Jei sistema neskaito kelio teisingai, gali atsirasti mirtinų avarijų. Istorija, paskelbta MIT Technologijų apžvalga pirmadienį aprašoma, kaip automobilių technikos kompanija „Mobileye“ naudoja sustiprinimą, mokydama mokyti dirbtinį intelektą už autonominių transporto priemonių. Šis metodas remiasi realiais vairavimo duomenimis, tuo didesnis duomenų rinkinys, tuo greičiau A.I. sužino, kaip išvengti avarijų. Tačiau yra viena problema. Konkurencingos automobilių įmonės nenori dalintis.

Šiuo metu programinės įrangos inžinieriai turi atsiskaityti už kiekvieną galimą scenarijų ir programuoti automobilį, kad galėtų juos spręsti. Tačiau realiame pasaulyje keliai yra labai dinamiška ir įvairi aplinka. Inžinieriai negali numatyti visų galimų situacijų.

Užuot suplanavę kiekvieną scenarijų, užuot suprojektavę automobilius, inžinieriai gali suprojektuoti automobilius, kad sužinotų, kaip jie gali nukreipti scenarijus. Sustiprinimo mokymas iš esmės moko savarankiškas transporto priemones, už tai atlygindamas gerais rezultatais. Po eksperimentavimo ir ne kritimo automobilis sužino, ką daryti įvairiose situacijose, ir gali tai pritaikyti būsimiems scenarijams.

Nepriklausomų transporto priemonių mokymosi stiprinimo raktas yra duomenys. Daug ir daug duomenų. Kad automobiliai sužinotų apie visus skirtingus scenarijus, su kuriais jie gali susidurti, realiame pasaulyje surinkti duomenys turi būti prieinami automobilio programinei įrangai, kad ji iš tikrųjų galėtų sužinoti, ką daryti.

Didžiausias iššūkis yra automobilių kompanijų dalijimasis duomenimis. Konkurentai nežino, kaip dalintis savo automobiliais. Bet jei jie atveria savo duomenis tokioms įmonėms, kaip „Mobileye“, tada transporto priemonės, kurios gali patys važinėti (bent jau automagistrale), greičiau taps tikrove.

$config[ads_kvadrat] not found