Narayanan Sundaram, Research Scientist, Intel Labs @ MLconf SF
No visām videospēlēm, kuras jūs parādīsit vadītāja ed, Grand Theft Auto saraksta augšdaļā. Taču Intel Labs un Vācijas Darmštates universitātes komanda ir konstatējusi, ka, izmantojot videospēles, objektu identificēšanā ir nepārspējams precizitātes līmenis.
Komanda, kas publicēja konstatējumus šajā dokumentā, pamanīja, ka spēle sniedz precīzu reālās pasaules scenāriju simulāciju. Šos datus var izmantot pašpasākušās automašīnas reālajā pasaulē, lai pārvietotos un droši pārvietotos.
Pašceļojošās automašīnas izmanto objektu identifikācijas datus, lai palīdzētu “uzzināt”, kā identificēt objektus, piemēram, gājējus, lampposts un sienas, braucot pa ielu. Parasti automobiļu ražotāji izveido šos datus no ierakstītā video no automašīnas paneļa. Viņi iet cauri un identificē objektus manuāli, izmantojot sistēmu, kas izmanto mašīnu, lai beidzot izveidotu plašāku priekšstatu par to, kā katrs objekts izskatās.
Lietošana Grand Theft Auto tomēr komanda spēja daudz efektīvāk automatizēt šo procesu. Komanda varēja ierakstīt līdzīgus videoklipus spēlē, bet spēja ātri identificēt aktīvus, kas pārstāvēja tos pašus ielas objektus. Fotorealistiskā virtuālā pasaule nozīmē, ka identificētie objekti dod sistēmai tādas pašas precīzas idejas par to, kā izskatīsies reālie objekti.
Dators ir spējīgs automātiski identificēt objektus tikai dažu sekunžu laikā - process, kas parasti aizņem gandrīz divas stundas attēlā ar ierakstītu video. Šeit ir darbības process:
“Ar mākslīgām vidēm mēs varam bez piepūles apkopot precīzus anotētus datus plašākā mērogā ar ievērojamu apgaismojuma un klimata iestatījumu atšķirību,” Alireza Shafaei, Ph.D. Britu Kolumbijas Universitātes students MIT tehnoloģiju pārskats.
Shafaei publicēja savu pētījumu dokumentā, kurā sīki izklāstīts, kā videospēles var apmācīt datorus, lai palīdzētu redzēt pasauli. „Mēs parādījām, ka šie sintētiskie dati ir gandrīz tikpat labi vai dažreiz pat labāki, nekā izmantojot reālus datus apmācībai,” viņš teica.
Pašceļojošās automašīnas izmanto lielu datu apjomu, un tādas metodes būs ļoti svarīgas, lai saglabātu lietas. AT&T ir sācis izmēģināt jaunu 5G mobilo tīklu, kas ir domāts ar pašpārliecinošām automašīnām, kas var noteikt prioritātes uzdevumu kritiskajiem datiem, lai izvairītos no bezrūpīgām automašīnām, kas cieš no latentuma. Visi šie dati ir par izmaksām, jo pētnieki ir brīdinājuši, ka automašīnas varētu būt hacking. Transportlīdzekļi bez vadītājiem atver jaunas iespējas lieliem datu kopumiem, bet jautājums par to, kā to apstrādāt, būs galvenā prioritāte.
Kāpēc pašpiedziņas automašīnas faktiski var padarīt satiksmes murgs: analīze
Pilnībā autonomie automobiļi, kas lielie nosaukumi tehnoloģiju uzņēmumi, piemēram, Teslaand Waymo, cenšas panākt realitāti, ir izteikti, lai eksponenciāli uzlabotu ceļu satiksmes drošību). Bet pētījums, kas publicēts ceturtdien, liecina, ka viņi varētu radīt arī bampera-bufera satiksmi, kurai līdzīgi nekad nav bijis redzams.
Hacked pašpiedziņas automašīnas radītu haosu, pētījums ierosina
Sabiedrības bažas par avārijām un gājēju nāves gadījumiem, ko izraisa pašpasākušās automašīnas, lēnām ir samazinājušās. Bet jauni pētījumi par automašīnām, kas brauc paši, ir atklājuši, ka vismaz dažas no bailēm, kas saistītas ar automašīnām, kas brauc ar automašīnu, īpaši to potenciāls saasināt sastrēgumus, nav pamatotas.
Google pašpiedziņas automašīnas brauc 3 miljonus simulēto kilometru dienā
Pirmdien Google sekoja līdzi jaunumiem, ka tā ir visvērtīgākā kompānija pasaulē ar ziņojumu, ka tās pašaizbraukšana A.I. katru dienu izmanto trīs miljonus virtuālo jūdžu, izmantojot savu simulatoru. Un katra jūdze māca automašīnām kaut ko jaunu. Papildus ceļu testēšanas datiem ir vienlīdz pārsteidzošs simu skaits.