Sleutel wegneemetes
- Motorvervaardigers wend hulle tot kunsmatige intelligensie om selfbesturende motors te leer hoe om alledaagse hindernisse te navigeer.
- Tesla het onlangs sy nuwe superrekenaar onthul wat gebruik sal word om die neurale nette op te lei wat Tesla se Autopilot aandryf.
- Die gebruik van KI om motors op te lei kan veiligheid verhoog, sê waarnemers.
Selfbesturende motors het ook onderwysers nodig, en kunsmatige intelligensie (KI) kan daardie voertuie doeltreffend leer om ongelukke te vermy - waarskynlik beter as mense.
Een van die beste maniere om motors na Driver's Ed te stuur, is deur kunsmatige intelligensie te gebruik. Tesla het onlangs sy nuwe superrekenaar onthul wat gebruik sal word om die neurale nette op te lei wat Tesla se Autopilot en opkomende selfbestuur-KI aandryf. En namate motors meer outonoom word, blyk dit dat hulle baie opleiding nodig het.
"Deur KI bloot te stel aan data wat verband hou met motors bestuur, kan KI patrone begin herken," het Chris Nicholson, die HUB van Pathmind, 'n maatskappy wat KI op industriële bedrywighede toepas, in 'n e-posonderhoud gesê. "Wys dit beelde, en dit kan leer hoe voetgangers lyk. Wys dit reekse van aksies op die pad, en dit kan leer wat tot ongelukke lei, en hoe om dit te vermy."
"Met die regte data kan KI baie akkurate voorspellings maak oor waarna dit kyk," het Nicholson bygevoeg. "En wat is die gevolge van 'n gegewe aksie, soos om links te draai of te versnel in die reën, kan wees."
Groeiende aantal KI-onderwysers
Tesla, Audi, Toyota, GM se Cruise – byna elke enkele groot motorvervaardiger gebruik KI in een of ander vorm om sy selfbestuurvermoë te vergroot, het Nicholson gesê. En sommige nie-motorvervaardigers, soos Google se Waymo, werk saam met motorvervaardigers soos Chrysler Fiat om selfbesturende KI te ontwikkel en te toets.
Andrej Karpathy, Tesla se hoof van KI, het onlangs die maatskappy se nuutste superrekenaar onthul tydens 'n aanbieding by die 2021-konferensie oor rekenaarvisie en patroonherkenning.
AI is meer akkuraat as mense in bestuursituasies, en dit is baie waarskynlik dat dit die aantal ongelukke aansienlik sal verminder.
Die groepering gebruik 720 nodusse van 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU's (5, 760 GPU's in totaal) om 1,8 exaflops van werkverrigting te behaal. Elke exaflop is gelyk aan 1 kwintiljoen drywende punt bewerkings per sekonde.
"Dit is regtig 'n ongelooflike superrekenaar," het Karpathy gesê, volgens 'n nuusverklaring. "Ek glo eintlik dat dit in terme van flops ongeveer die nr. 5 superrekenaar in die wêreld is."
'n Diep neurale netwerk neem waar en maak voorspellings terwyl die motor ry sonder om die voertuig werklik te beheer. Die voorspellings word aangeteken, en enige foute of verkeerde identifikasies word aangeteken. Tesla-ingenieurs gebruik dan hierdie gevalle om 'n opleidingsdatastel van moeilike en diverse scenario's te skep om die neurale netwerk te verfyn, Die resultaat is 'n versameling van ongeveer 1 miljoen snitte van 10 sekondes wat teen 36 rame per sekonde opgeneem is, wat altesaam ongeveer 1,5 petagrepe data bevat. Die neurale netwerk word dan herhaaldelik deur hierdie scenario's gehardloop totdat dit sonder 'n fout funksioneer. Uiteindelik word dit na die voertuig teruggestuur en begin die proses weer.
Stuur motors terug skool toe
Die gebruik van KI kan ook motors vinniger oplei as wat enige mens kan, het Aditya Pathak, 'n vervoerdeskundige vir die professionele dienstefirma Cognizant, in 'n e-posonderhoud gesê.
"In die ontwikkelingsproses vir outonome voertuie is een van die kritieke stappe data-aantekening," het hy bygevoeg. "Met ander woorde, hoe word mense, plekke en dinge gemerk sodat hulle deur voertuie herken kan word?"
Handmatig gedoen, sou die proses om deur die data te kyk, tydrowend en arbeidsintensief wees. "Met KI en masjienleer is die proses baie vinniger en doeltreffender," het Pathak gesê.
AI moet selfbesturende motors leer hoe om in enige soort toestand te werk, het Anton Slesarev, die hoof van ingenieurswese by die selfbesturende motormaatskappy Yandex, in 'n e-posonderhoud gesê. Weer, padwerk, ongelukke en inkonsekwente gedrag en reaksies van ander bestuurders kan bydra tot die onvoorspelbaarheid van 'n reis, selfs vir bestuurders wat elke dag na dieselfde plek pendel, het hy bygevoeg.
Yandex bedryf Europa se eerste robottaxidiens en gebruik reeds outomatiese afleweringsrobotte, die Yandex-rovers, vir aflewerings van klantebestellings vanaf restaurante en kruidenierswinkels. Die maatskappy gebruik masjienleer om sy robotte te help om rond te kom.
"Dit help byvoorbeeld om belangrike persepsiefunksies uit te voer, soos om padtekens te herken, selfs wanneer hulle deur dinge soos reën of 'n boomtak verduister word," het Slesarev gesê."Of om veiligheidsfunksies te verskaf soos om 'n voetganger op te let wat die pad oorsteek, selfs snags of wanneer die voetganger gedeeltelik versteek word deur goed soos geparkeerde motors."
Die gebruik van kunsmatige intelligensie om motors op te lei kan veiligheid verhoog, sê waarnemers.
"Daar is getoon dat KI meer akkuraat is as mense in bestuursituasies, en dit is baie waarskynlik dat dit die aantal ongelukke aansienlik sal verminder," het Nicholson gesê.
