Ključni izsledki
- Proizvajalci avtomobilov se obračajo na umetno inteligenco, da bi samovozeče avtomobile naučili premagovati vsakdanje ovire.
- Tesla je nedavno predstavila svoj novi superračunalnik, ki bo uporabljen za urjenje nevronskih mrež, ki poganjajo Teslin avtopilot.
- Uporaba umetne inteligence za treniranje avtomobilov lahko poveča varnost, pravijo opazovalci.
Tudi samovozeči avtomobili potrebujejo učitelje in umetna inteligenca (AI) lahko učinkovito nauči ta vozila, da se izogibajo nesrečam – verjetno bolje kot ljudje.
Eden najboljših načinov za pošiljanje avtomobilov v Driver's Ed je uporaba umetne inteligence. Tesla je pred kratkim predstavila svoj novi superračunalnik, ki se bo uporabljal za urjenje nevronskih mrež, ki poganjajo Teslin avtopilot in prihajajoči samovozeči AI. In ko avtomobili postajajo vse bolj avtonomni, se izkaže, da potrebujejo veliko usposabljanja.
»Z izpostavitvijo umetne inteligence podatkom, povezanim z vožnjo avtomobilov, lahko umetna inteligenca začne prepoznavati vzorce,« je v intervjuju po elektronski pošti dejal Chris Nicholson, izvršni direktor podjetja Pathmind, ki uporablja umetno inteligenco v industrijskih operacijah. "Pokažite mu slike in naučil se bo, kako izgledajo pešci. Pokažite mu zaporedje dejanj na cesti in naučil se bo, kaj vodi do nesreč in kako se jim izogniti."
"S pravimi podatki lahko umetna inteligenca naredi zelo natančne napovedi o tem, kaj gleda," je dodal Nicholson. "In kakšne so lahko posledice določenega dejanja, kot je zavijanje levo ali pospeševanje v dežju."
Naraščajoče število učiteljev umetne inteligence
Tesla, Audi, Toyota, GM's Cruise - skoraj vsak večji proizvajalec avtomobilov uporablja umetno inteligenco v neki obliki za povečanje svojih zmogljivosti za samovozenje, je dejal Nicholson. In nekateri neavtomobilski proizvajalci, kot je Googlov Waymo, sodelujejo s proizvajalci avtomobilov, kot je Chrysler Fiat, pri razvoju in testiranju umetne inteligence za samodejno vožnjo.
Andrej Karpathy, Teslin vodja umetne inteligence, je pred kratkim predstavil najnovejši superračunalnik podjetja med predstavitvijo na konferenci 2021 o računalniškem vidu in prepoznavanju vzorcev.
Izkazalo se je, da je umetna inteligenca natančnejša od ljudi v voznih situacijah in zelo verjetno bo močno zmanjšala število nesreč.
Gruč uporablja 720 vozlišč 8x grafičnih procesorjev NVIDIA A100 Tensor Core (skupno 5 760 grafičnih procesorjev), da doseže 1,8 eksaflopa zmogljivosti. Vsak exaflop je enak 1 kvintilijonu operacij s plavajočo vejico na sekundo.
"To je res neverjeten superračunalnik," je po sporočilu za javnost dejal Karpathy. "Pravzaprav verjamem, da je v smislu neuspehov to približno 5. superračunalnik na svetu."
Globoka nevronska mreža opazuje in napoveduje med vožnjo avtomobila, ne da bi ga dejansko nadzorovala. Napovedi se zabeležijo, vse napake ali napačne identifikacije pa se zabeležijo. Teslini inženirji nato te primerke uporabijo za ustvarjanje nabora podatkov za usposabljanje težkih in raznolikih scenarijev za izboljšanje nevronske mreže, Rezultat je zbirka približno 1 milijona 10-sekundnih posnetkov, posnetih s 36 slikami na sekundo, kar skupaj obsega približno 1,5 petabajta podatkov. Nevronska mreža se nato večkrat izvaja skozi te scenarije, dokler ne deluje brez napak. Nazadnje se pošlje nazaj v vozilo in znova začne postopek.
Pošiljanje avtomobilov nazaj v šolo
Uporaba umetne inteligence lahko tudi usposobi avtomobile hitreje, kot bi jih lahko kateri koli človek, je v intervjuju po e-pošti dejal Aditya Pathak, strokovnjak za prevoz pri podjetju za profesionalne storitve Cognizant.
»V razvojnem procesu za avtonomna vozila je eden od kritičnih korakov označevanje podatkov,« je dodal. "Z drugimi besedami, kako so ljudje, kraji in stvari označeni, da jih lahko prepoznajo vozila?"
Postopek pregledovanja podatkov, ki bi bil opravljen ročno, bi bil dolgotrajen in delovno intenziven. "Z AI in strojnim učenjem je proces veliko hitrejši in učinkovitejši," je dejal Pathak.
Umetna inteligenca mora naučiti samovozeče avtomobile, kako delovati v kakršnih koli pogojih, je v intervjuju po elektronski pošti dejal Anton Slesarev, vodja inženiringa pri podjetju Yandex za samovozeče avtomobile. Vreme, dela na cesti, nesreče ter nedosledno vedenje in odzivi drugih voznikov lahko prispevajo k nepredvidljivosti potovanja, tudi za voznike, ki se vsak dan vozijo na isto lokacijo, je dodal.
Yandex upravlja prvo evropsko robotsko taksi službo in že uporablja avtomatizirane dostavne robote, Yandexove roverje, za dostavo naročil strank iz restavracij in trgovin z živili. Podjetje uporablja strojno učenje, da pomaga svojim robotom pri premikanju.
"Pomaga na primer pri izvajanju vitalnih funkcij zaznavanja, kot je prepoznavanje prometnih znakov, tudi če jih zakrivajo stvari, kot sta dež ali veja drevesa," je dejal Slesarev."Ali za zagotavljanje varnostnih funkcij, kot je opazovanje pešca, ki namerava prečkati cesto, tudi ponoči ali ko je pešec delno skrit zaradi stvari, kot so parkirani avtomobili."
Opazovalci pravijo, da lahko uporaba umetne inteligence za treniranje avtomobilov poveča varnost.
"Izkazalo se je, da je umetna inteligenca natančnejša od ljudi v situacijah med vožnjo in zelo verjetno bo močno zmanjšala število nesreč," je dejal Nicholson.
