W Polsce powstaje symulator uczenia autonomicznych samochodów

person Redakcja 22/08/2019

Sztuczna inteligencja wyszkoli pojazdy, jak mają się zachować na drodze.

Wysoki poziom bezpieczeństwa, jaki zapewniają inteligentne auta, nie jest wyłącznie zasługą programistów odpowiedzialnych za stworzenie systemów rozpoznawania i analizy obrazu. Równie istotną rolę w procesie tworzenia oprogramowania dla pojazdów tego typu pełnią algorytmy uczenia maszynowego. Naukowcy tworzą specjalne programy, za pośrednictwem których uczą samochody poruszania się, zanim w ogóle wyjadą na drogi. Jeden z symulatorów do uczenia autonomicznych samochodów powstaje w Polsce.

Robimy symulator jazdy do nauki dla samochodów autonomicznych, w którym nie uczymy człowieka jeździć samochodem – uczymy autonomiczne samochody. Szkolenie samochodów autonomicznych jest kosztowne, trwa bardzo długo i przede wszystkim może być niebezpieczne dla innych uczestników ruchu drogowego. Dlatego nasz pomysł jest taki, żeby część tego procesu przenieść do świata wirtualnego. To znaczy jest to taki program, wewnątrz którego inny program uczy się po prostu jazdy samochodem. Adam Rzepka prezes zarządu Intelicar

 

Jednym z największych graczy na rynku sztucznej inteligencji jest Google. Korporacja przez lata zdobywała doświadczenie w dziedzinie uczenia maszynowego, doskonaląc swoje algorytmy wyszukujące, a teraz za pośrednictwem spółki-córki DeepMind chce wejść na rynek motoryzacyjny. Inżynierowie DeepMind zaangażowali się w prace nad oprogramowaniem, które usprawni funkcjonowanie autonomicznych pojazdów od Waymo. Zespoły programistów z obu firm opracowały nowe narzędzia szkoleniowe wykorzystujące algorytmy uczenia maszynowego. Oprogramowanie uruchamiane jest na kilku symulatorach, a następnie każda wersja przechodzi niezależny proces szkolenia oraz testów. Kiedy te zakończą się, wdraża się najlepsze poprawki i ujednolica oprogramowanie. Następnie cały proces powtarza się wielokrotnie, aby otrzymać algorytm popełniający statystycznie najmniej błędów.

Standardowo samochód autonomiczny pobiera informacje o świecie za pomocą sensora, w komputerze pokładowym generuje decyzję i aplikuje ją w systemie sterowania. Podmieniamy zewnętrzny świat, sensory i sterowanie na ich wirtualne odpowiedniki. W ten sposób oprogramowanie jest dokładnie takie samo, jak w samochodzie, a potem może być wgrane do docelowego samochodu. Nauka nie ma ograniczeń czasowych. Samochód musi się dostosowywać do nowych przepisów, nowego kraju, nowych zwyczajów kierowców. Kiedy zdarza się jakiś wypadek, którego nikt wcześniej nie przewidział, trzeba po raz kolejny przetrenować to samo zdarzenie w tysiącach wariantów. Adam Rzepka

 

Z nieco innej strony do procesu szkolenia podeszli naukowcy z MIT Media Lab. Badacze od kilku lat prowadzą masowy internetowy eksperyment Moral Machine. W tym teście jednokrotnego wyboru każdy chętny może partycypować w procesie doskonalenia samochodowej sztucznej inteligencji. W ramach Moral Machine uczestnikom prezentuje się kilka problemów moralnych, z którymi mogą się w przyszłości zmagać systemy autonomiczne. Badacze mają za zadanie wskazać, których uczestników ruchu drogowego powinno uśmiercić inteligentne auto, gdyby tuż przed przejściem dla pieszych doszło do awarii hamulców. Projekt ma na celu stworzenie cyfrowego odpowiednika ludzkiej moralności dla pojazdów autonomicznych.

 

Inżynierowie z Intelicar postanowili z kolei usprawnić sam proces tworzenia narzędzi do nauczania sztucznej inteligencji. Firma opracowała algorytm częściowo automatyzujący tworzenie systemów uczenia maszynowego na potrzeby rynku motoryzacyjnego. Dzięki niemu firma może dostarczać symulatory wyspecjalizowane do pracy w ściśle określonych warunkach.

Mamy technologię, dzięki której możemy bardzo szybko odwzorowywać realne miasta w wirtualnym świecie na podstawie danych geograficznych, zapełniać je ruchem drogowym. Dzięki temu klient nie musi ręcznie, żmudnie przygotowywać scenariuszy tych symulacji i to prowadzi do jeszcze większego przyspieszenia procesu. Adam Rzepka

 

Według analityków z firmy MarketsandMarkets wartość globalnego rynku uczenia maszynowego w 2016 roku przekroczyła miliard dolarów. Przewiduje się, że do 2022 roku wzrośnie ona do 8,8 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie przeszło 44 proc.

 

Źródło: Newseria Innowacje

Zobacz podobne

Szanowny Czytelniku

Zgodnie z Rozporządzeniem Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych) informujemy Cię o przetwarzaniu Twoich danych.

Administratorem danych jest Proautomotive Sp. z o.o., 39 - 200 Dębica, ul. Kolejowa 28. Chodzi o dane, które są zbierane w ramach korzystania przez Ciebie z naszych usług, w tym stron internetowych, newsletterów i innych funkcjonalności udostępnianych przez Proautomotive Sp. z o.o., głównie zapisanych w plikach cookies i innych identyfikatorach internetowych, które są instalowane na naszych stronach przez nas oraz naszych zaufanych partnerów. Gromadzone dane są wykorzystywane wyłącznie w celach: świadczenia usług drogą elektroniczną wykrywania nadużyć w usługach pomiarów statystycznych i udoskonalenia usług

Osoba, której dane dotyczą, ma prawo dostępu do danych, sprostowania i usunięcia danych, ograniczenia ich przetwarzania. Osoba może też wycofać zgodę na przetwarzanie danych osobowych. Wszelkie zgłoszenia dotyczące ochrony danych osobowych prosimy kierować na adres biuro@motofaktor.pl lub pisemnie na adres Proautomotive Sp. z o.o., 39 - 200 Dębica, ul. Kolejowa 28 z dopiskiem "ochrona danych osobowych".

Więcej o zasadach przetwarzania danych osobowych i przysługujących Użytkownikowi prawach znajduje się w Polityce prywatności.

Zapisz się na newsletter główny

Chcę otrzymywać wiadomości e-mail (W każdej chwili możesz zrezygnować z subskrybcji).

FreshMail.pl
 

To był tydzień!

Chcę otrzymywać wiadomości e-mail (W każdej chwili możesz zrezygnować z subskrybcji).

FreshMail.pl
 

Strefa Ciężka

Chcę otrzymywać wiadomości e-mail (W każdej chwili możesz zrezygnować z subskrybcji).

FreshMail.pl