Ключови изводи
- Автомобилните производители се обръщат към изкуствения интелект, за да научат самоуправляващите се автомобили как да се справят с ежедневните препятствия.
- Tesla наскоро представи своя нов суперкомпютър, който ще се използва за обучение на невронните мрежи, захранващи автопилота на Tesla.
- Използването на AI за обучение на автомобили може да повиши безопасността, казват наблюдатели.
Безпилотните автомобили също се нуждаят от учители и изкуственият интелект (AI) може ефективно да научи тези превозни средства да избягват инциденти - вероятно по-добре от хората.
Един от най-добрите начини за изпращане на автомобили до Driver’s Ed е използването на изкуствен интелект. Tesla наскоро представи своя нов суперкомпютър, който ще се използва за обучение на невронните мрежи, захранващи автопилота на Tesla и предстоящия самоуправляващ се AI. И тъй като колите стават все по-автономни, се оказва, че те се нуждаят от много обучение.
„Чрез излагане на AI на данни, свързани с шофирането на автомобили, AI може да започне да разпознава модели“, каза в интервю по имейл Крис Никълсън, главен изпълнителен директор на Pathmind, компания, която прилага AI в индустриални операции. „Покажете му изображения и то може да научи как изглеждат пешеходците. Покажете му последователности от действия на пътя и то може да научи какво води до инциденти и как да ги избегне.“
"С правилните данни AI може да направи много точни прогнози за това, което гледа", добави Никълсън. „И какви могат да бъдат последствията от дадено действие, като завиване наляво или ускоряване при дъжд.“
Нарастващ брой учители AI
Tesla, Audi, Toyota, Cruise на GM - почти всеки голям автомобилен производител използва AI под някаква форма, за да увеличи възможностите си за самостоятелно управление, каза Никълсън. А някои производители, които не са производители на автомобили, като например Waymo на Google, работят с производители на автомобили като Chrysler Fiat, за да разработят и тестват AI за самостоятелно шофиране.
Андрей Карпати, ръководителят на AI на Tesla, наскоро представи най-новия суперкомпютър на компанията по време на презентация на Конференцията за компютърно зрение и разпознаване на образи през 2021 г.
Установено е, че AI е по-точен от хората в ситуации на шофиране и е много вероятно да намали значително броя на произшествията.
Клъстерът използва 720 възела от 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU (общо 5 760 GPU), за да постигне 1,8 екзафлопа производителност. Всеки екзафлоп е равен на 1 квинтилион операции с плаваща запетая в секунда.
"Това е наистина невероятен суперкомпютър", каза Карпати, според съобщение за новини. „Всъщност вярвам, че по отношение на провалите, това е приблизително номер 5 суперкомпютър в света.“
Дълбока невронна мрежа наблюдава и прави прогнози, докато колата се движи, без всъщност да контролира превозното средство. Прогнозите се записват и всички грешки или погрешни идентификации се регистрират. След това инженерите на Tesla използват тези примери, за да създадат обучителен набор от данни за трудни и разнообразни сценарии за прецизиране на невронната мрежа, Резултатът е колекция от приблизително 1 милион 10-секундни клипове, записани при 36 кадъра в секунда, общо около 1,5 петабайта данни. След това невронната мрежа преминава през тези сценарии многократно, докато работи без грешка. Накрая се изпраща обратно до автомобила и започва процеса отново.
Изпращане на автомобили обратно в училище
Използването на AI може също така да обучава автомобили по-бързо, отколкото всеки човек би могъл, каза в интервю по имейл Адитя Патак, транспортен експерт за фирмата за професионални услуги Cognizant.
„В процеса на разработка на автономни превозни средства, една от критичните стъпки е анотацията на данните“, добави той. „С други думи, как хората, местата и нещата се маркират, така че да могат да бъдат разпознавани от превозни средства?“
Извършен ръчно, процесът на преглед на данните ще отнеме много време и трудоемък. „С изкуствен интелект и машинно обучение процесът е много по-бърз и по-ефективен“, каза Патак.
AI трябва да научи самоуправляващите се автомобили как да работят при всякакви условия, каза в интервю по имейл Антон Слесарев, ръководител на инженерния отдел в компанията за самоуправляващи се автомобили Yandex. Времето, работата по пътя, злополуките и непоследователното поведение и реакции на други шофьори могат да допринесат за непредсказуемостта на пътуването, дори за шофьори, които пътуват до едно и също място всеки ден, добави той.
Yandex управлява първата в Европа услуга за робот-такси и вече използва автоматизирани роботи за доставка, Yandex rovers, за доставки на поръчки на клиенти от ресторанти и хранителни магазини. Компанията използва машинно обучение, за да помогне на своите роботи да се придвижват.
"Например, той помага да се изпълняват жизненоважни функции за възприятие, като разпознаване на пътни знаци, дори когато те са закрити от неща като дъжд или клон на дърво", каза Слесарев.„Или за осигуряване на функции за безопасност, като например забелязване на пешеходец, който се кани да пресече пътя, дори през нощта или когато пешеходецът е частично скрит от неща като паркирани коли.“
Използването на изкуствен интелект за обучение на автомобили може да повиши безопасността, казват наблюдатели.
"ИИ се оказа по-точен от хората в ситуации на шофиране и е много вероятно той значително да намали броя на произшествията", каза Никълсън.
