Klíčové poznatky
- Automobilky se obracejí na umělou inteligenci, aby naučily samořídící auta procházet každodenními překážkami.
- Tesla nedávno představila svůj nový superpočítač, který bude sloužit k trénování neuronových sítí pohánějících Tesla's Autopilot.
- Používání umělé inteligence k výcviku aut může zvýšit bezpečnost, říkají pozorovatelé.
Samořídící auta potřebují také učitele a umělá inteligence (AI) dokáže tato vozidla efektivně naučit vyhýbat se nehodám – pravděpodobně lépe než lidé.
Jedním z nejlepších způsobů, jak poslat auta do Driver’s Ed, je použití umělé inteligence. Tesla nedávno představila svůj nový superpočítač, který bude sloužit k trénování neuronových sítí pohánějících Tesla's Autopilot a nadcházející samořídící AI. A jak se auta stávají autonomnějšími, ukazuje se, že potřebují hodně školení.
„Vystavením umělé inteligence datům souvisejícím s řízením automobilů může umělá inteligence začít rozpoznávat vzorce,“řekl Chris Nicholson, generální ředitel společnosti Pathmind, která aplikuje umělou inteligenci v průmyslových provozech, v e-mailovém rozhovoru. "Ukažte mu obrázky a může se naučit, jak chodci vypadají. Ukažte mu sekvence akcí na silnici a může zjistit, co vede k nehodám a jak se jim vyhnout."
„Se správnými daty může umělá inteligence vytvářet velmi přesné předpovědi toho, na co se dívá,“dodal Nicholson. "A jaké mohou být důsledky dané akce, jako je odbočení doleva nebo zrychlení v dešti."
Rostoucí počet učitelů umělé inteligence
Tesla, Audi, Toyota, Cruise od GM – téměř každý velký výrobce automobilů používá v nějaké formě AI ke zvýšení svých schopností samořízení, řekl Nicholson. A některé jiné než automobilky, jako je Waymo od Googlu, spolupracují s výrobci automobilů, jako je Chrysler Fiat, na vývoji a testování samořízené umělé inteligence.
Andrej Karpathy, vedoucí AI společnosti Tesla, nedávno odhalil nejnovější superpočítač společnosti během prezentace na konferenci o počítačovém vidění a rozpoznávání vzorů v roce 2021.
Umělá inteligence je při řízení vozidla přesnější než lidé a je velmi pravděpodobné, že výrazně sníží počet nehod.
Cluster využívá 720 uzlů 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU (celkem 5 760 GPU) k dosažení 1,8 exaflop výkonu. Každý exaflop se rovná 1 kvintilionu operací s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu.
„Toto je opravdu neuvěřitelný superpočítač,“řekl Karpathy podle tiskové zprávy. "Vlastně věřím, že pokud jde o propadáky, je to zhruba 5. superpočítač na světě."
Hluboká neuronová síť pozoruje a dělá předpovědi za jízdy, aniž by vozidlo skutečně ovládala. Předpovědi jsou zaznamenávány a jakékoli chyby nebo chybná identifikace jsou zaznamenány. Inženýři z Tesly pak použijí tyto instance k vytvoření cvičné datové sady obtížných a různorodých scénářů k vylepšení neuronové sítě, Výsledkem je sbírka zhruba 1 milionu 10sekundových klipů nahraných rychlostí 36 snímků za sekundu, celkem asi 1,5 petabajtu dat. Neuronová síť pak prochází těmito scénáři opakovaně, dokud nebude fungovat bezchybně. Nakonec je odeslán zpět do vozidla a proces začíná znovu.
Posílání aut zpět do školy
Pomocí umělé inteligence lze také trénovat auta rychleji, než by to dokázal kdokoli, řekl Aditya Pathak, dopravní expert z firmy Cognizant, která poskytuje profesionální služby.
„V procesu vývoje autonomních vozidel je jedním z kritických kroků anotace dat,“dodal. "Jinými slovy, jak jsou lidé, místa a věci označeny tak, aby je vozidla mohla rozpoznat?"
Probíhá-li ručně, proces prohlížení dat by byl časově náročný a pracný. „Díky umělé inteligenci a strojovému učení je tento proces mnohem rychlejší a efektivnější,“řekl Pathak.
AI musí naučit samořídící auta, jak fungovat v jakýchkoli podmínkách, řekl Anton Slesarev, vedoucí inženýrství ve společnosti Yandex, která se samořídícími automobily, v e-mailovém rozhovoru. Počasí, práce na silnici, nehody a nekonzistentní chování a reakce ostatních řidičů mohou přispět k nepředvídatelnosti cesty, a to i pro řidiče, kteří každý den dojíždějí na stejné místo, dodal.
Yandex provozuje první evropskou robotickou taxislužbu a již používá automatizované doručovací roboty, vozítka Yandex, pro dodávky zákaznických objednávek z restaurací a obchodů s potravinami. Společnost používá strojové učení, aby pomohla svým robotům obejít se.
„Pomáhá například provádět životně důležité funkce vnímání, jako je rozpoznávání dopravních značek, i když jsou zakryty věcmi, jako je déšť nebo větve stromu,“řekl Slesarev."Nebo poskytovat bezpečnostní funkce, jako je upozornění na chodce, který se chystá přecházet silnici, a to i v noci nebo když je chodec částečně skryt věcmi, jako jsou zaparkovaná auta."
Použití umělé inteligence k výcviku aut může zvýšit bezpečnost, říkají pozorovatelé.
"Umělá inteligence je v jízdních situacích přesnější než lidé a je velmi pravděpodobné, že výrazně sníží počet nehod," řekl Nicholson.
