Ключевые выводы
- Автопроизводители обращаются к искусственному интеллекту, чтобы научить беспилотные автомобили преодолевать повседневные препятствия.
- Tesla недавно представила свой новый суперкомпьютер, который будет использоваться для обучения нейронных сетей автопилота Tesla.
- Использование ИИ для обучения автомобилей может повысить безопасность, говорят наблюдатели.
Автомобилям тоже нужны учителя, и искусственный интеллект (ИИ) может эффективно научить эти автомобили избегать аварий – возможно, лучше, чем люди.
Один из лучших способов отправить автомобили в Driver’s Ed - это использовать искусственный интеллект. Tesla недавно представила свой новый суперкомпьютер, который будет использоваться для обучения нейронных сетей, лежащих в основе автопилота Tesla и будущего искусственного интеллекта для самостоятельного вождения. И по мере того, как автомобили становятся более автономными, оказывается, что их нужно много тренировать.
«Предоставляя ИИ данные, связанные с вождением автомобилей, ИИ может начать распознавать закономерности», - сказал в интервью по электронной почте Крис Николсон, генеральный директор Pathmind, компании, которая применяет ИИ к промышленным операциям. «Покажите ему изображения, и он узнает, как выглядят пешеходы. Покажите ему последовательность действий на дороге, и он узнает, что приводит к авариям и как их избежать».
«С правильными данными ИИ может делать очень точные прогнозы о том, на что он смотрит», - добавил Николсон. «И каковы последствия того или иного действия, например поворота налево или ускорения под дождем».
Растущее число учителей ИИ
Tesla, Audi, Toyota, GM Cruise - почти каждый крупный автопроизводитель использует искусственный интеллект в той или иной форме для расширения возможностей самостоятельного вождения, сказал Николсон. А некоторые неавтопроизводители, такие как Google Waymo, сотрудничают с автопроизводителями, такими как Chrysler Fiat, над разработкой и тестированием ИИ для самостоятельного вождения.
Андрей Карпати, глава отдела искусственного интеллекта Tesla, недавно представил новейший суперкомпьютер компании во время презентации на конференции 2021 года по компьютерному зрению и распознаванию образов.
Искусственный интеллект оказался более точным, чем люди, в ситуациях вождения, и весьма вероятно, что он значительно уменьшит количество аварий.
Кластер использует 720 узлов 8 графических процессоров NVIDIA A100 с тензорными ядрами (всего 5 760 графических процессоров) для достижения производительности в 1,8 экзафлопс. Каждый экзафлоп равен 1 квинтиллиону операций с плавающей запятой в секунду.
"Это действительно невероятный суперкомпьютер", - сказал Карпати, согласно пресс-релизу. «Я действительно считаю, что с точки зрения флопов это примерно пятый суперкомпьютер в мире».
Глубокая нейронная сеть наблюдает и делает прогнозы во время движения автомобиля, фактически не управляя транспортным средством. Прогнозы записываются, и любые ошибки или неверные определения регистрируются. Затем инженеры Tesla используют эти экземпляры для создания обучающего набора данных сложных и разнообразных сценариев для улучшения нейронной сети, В результате получается коллекция примерно из 1 миллиона 10-секундных клипов, записанных со скоростью 36 кадров в секунду, всего около 1,5 петабайт данных. Затем нейронная сеть многократно прогоняет эти сценарии, пока не сработает без ошибок. Наконец, он отправляется обратно в транспортное средство, и процесс начинается снова.
Отправка машин обратно в школу
Использование ИИ также может обучать автомобили быстрее, чем любой человек, сказал в интервью по электронной почте Адитья Патхак, эксперт по транспорту компании Cognizant, предоставляющей профессиональные услуги.
«В процессе разработки автономных транспортных средств одним из важнейших этапов является аннотация данных», - добавил он. «Другими словами, как маркируются люди, места и предметы, чтобы их можно было распознать в транспортных средствах?»
Сделанный вручную процесс просмотра данных был бы трудоемким и трудоемким. «С искусственным интеллектом и машинным обучением процесс стал намного быстрее и эффективнее», - сказал Патхак.
ИИ должен научить беспилотные автомобили работать в любых условиях, сказал в интервью по электронной почте Антон Слесарев, руководитель отдела разработки компании Яндекс, занимающейся беспилотными автомобилями. Он добавил, что погода, дорожные работы, аварии и непоследовательное поведение и реакция других водителей могут способствовать непредсказуемости поездки даже для водителей, которые каждый день ездят в одно и то же место.
Яндекс управляет первой в Европе службой роботизированного такси и уже использует автоматических роботов-доставщиков, марсоходов Яндекса, для доставки заказов клиентов из ресторанов и продуктовых магазинов. Компания использует машинное обучение, чтобы помочь своим роботам передвигаться.
«Например, это помогает выполнять жизненно важные функции восприятия, такие как распознавание дорожных знаков, даже когда они скрыты такими вещами, как дождь или ветка дерева», - сказал Слесарев.«Или для обеспечения функций безопасности, таких как обнаружение пешехода, собирающегося перейти дорогу, даже ночью или когда пешеход частично скрыт такими вещами, как припаркованные автомобили».
Использование искусственного интеллекта для обучения автомобилей может повысить безопасность, говорят наблюдатели.
«Было доказано, что искусственный интеллект более точен, чем люди, в дорожных ситуациях, и весьма вероятно, что он значительно уменьшит количество аварий», - сказал Николсон.
