Võtmed kaasavõtmiseks
- Autotootjad pöörduvad tehisintellekti poole, et õpetada isejuhtivatele autodele igapäevaste takistuste ületamist.
- Tesla avalikustas hiljuti oma uue superarvuti, mida kasutatakse Tesla autopiloodi toiteallika närvivõrkude treenimiseks.
- Vaatlejate sõnul võib tehisintellekti kasutamine autode koolitamiseks suurendada ohutust.
Isejuhtivad autod vajavad ka õpetajaid ja tehisintellekt (AI) saab neid sõidukeid tõhus alt õpetada õnnetusi vältima – tõenäoliselt paremini kui inimesed.
Üks parimaid viise autode Driver’s Edisse saatmiseks on tehisintellekti kasutamine. Tesla avalikustas hiljuti oma uue superarvuti, mida kasutatakse Tesla autopiloodi ja tulevase isejuhtiva tehisintellekti toiteallika närvivõrkude treenimiseks. Ja kuna autod muutuvad autonoomsemaks, tuleb välja, et nad vajavad palju koolitust.
"Avades tehisintellekti autosõiduga seotud andmetele, võib tehisintellekt hakata mustreid ära tundma," ütles tööstustegevuses tehisintellekti rakendava ettevõtte Pathmind tegevjuht Chris Nicholson meiliintervjuus. "Näidake talle pilte ja see võib teada saada, kuidas jalakäijad välja näevad. Näidake sellele teedel toimingute jada ja saab teada, mis põhjustab õnnetusi ja kuidas neid vältida."
"Õigete andmetega saab tehisintellekt teha väga täpseid ennustusi selle kohta, mida ta vaatab," lisas Nicholson. "Ja millised võivad olla antud toimingu tagajärjed, nagu näiteks vasakule pööramine või vihmaga kiirendamine."
AI-õpetajate arv kasvab
Tesla, Audi, Toyota, GM's Cruise – peaaegu kõik suuremad autotootjad kasutavad tehisintellekti mingil kujul oma isejuhtimise võimekuse suurendamiseks, ütles Nicholson. Ja mõned mitteautotootjad, nagu Google'i Waymo, teevad koostööd autotootjatega, nagu Chrysler Fiat, et arendada ja testida isejuhtivat tehisintellekti.
Andrej Karpathy, Tesla tehisintellekti juht, tutvustas hiljuti 2021. aasta arvutinägemise ja mustrite tuvastamise konverentsil toimunud esitlusel ettevõtte uusimat superarvutit.
AI on osutunud sõiduolukordades täpsemaks kui inimesed ja on väga tõenäoline, et see vähendab oluliselt õnnetuste arvu.
Klaster kasutab 720 sõlme 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU-st (kokku 5760 GPU-d), et saavutada 1,8 eksaflopsi jõudlust. Iga eksaflop on võrdne 1 kvintiljoni ujukomatehtega sekundis.
"See on tõesti uskumatu superarvuti," ütles Karpathy pressiteate kohaselt. "Ma usun tegelikult, et floppide poolest on see superarvuti nr 5 maailmas."
Sügav närvivõrk jälgib ja teeb ennustusi, kui auto sõidab, ilma sõidukit tegelikult kontrollimata. Ennustused salvestatakse ja kõik vead või väärtuvastused logitakse. Seejärel kasutavad Tesla insenerid neid juhtumeid, et luua keeruliste ja mitmekesiste stsenaariumide koolitusandmekogu, et täpsustada närvivõrku, Tulemuseks on ligikaudu 1 miljonist 10-sekundilisest klipist, mis on salvestatud kiirusega 36 kaadrit sekundis, kokku umbes 1,5 petabaiti andmeid. Seejärel juhitakse närvivõrku neid stsenaariume korduv alt, kuni see töötab veatult. Lõpuks saadetakse see tagasi sõidukisse ja alustab protsessi uuesti.
Autode tagasi kooli saatmine
AI abil saab autosid koolitada kiiremini kui ükski inimene, ütles professionaalsete teenuste firma Cognizanti transpordiekspert Aditya Pathak meiliintervjuus.
"Autonoomsete sõidukite arendusprotsessis on üks kriitilisi samme andmete annoteerimine," lisas ta. "Teisisõnu, kuidas märgistatakse inimesi, kohti ja asju, et sõidukid need ära tunneksid?"
Käsitsi tehes oleks andmete läbivaatamine aega- ja töömahukas. "AI ja masinõppega on protsess palju kiirem ja tõhusam," ütles Pathak.
AI peab õpetama isejuhtivaid autosid töötama mis tahes tingimustes, ütles isejuhtivate autode ettevõtte Yandexi insenerijuht Anton Slesarev meiliintervjuus. Ta lisas, et ilm, teetööd, õnnetused ning teiste juhtide ebajärjekindel käitumine ja reaktsioonid võivad muuta reisi ettearvamatuks isegi juhtide jaoks, kes sõidavad iga päev samasse kohta.
Yandex haldab Euroopa esimest robottaksoteenust ja kasutab juba automatiseeritud kohaletoimetamisroboteid Yandexi kulgureid klientide tellimuste tarnimiseks restoranidest ja toidupoodidest. Ettevõte kasutab masinõpet, et aidata oma robotitel ringi liikuda.
"Näiteks aitab see täita elutähtsaid tajufunktsioone, nagu liiklusmärkide äratundmine, isegi kui need on varjatud selliste asjadega nagu vihm või puuoks," ütles Slesarev."Või ohutusfunktsioonide pakkumiseks, nagu jalakäija märkamine, kes hakkab teed ületama, isegi öösel või siis, kui jalakäija on osaliselt varjatud asjade, näiteks pargitud autode eest."
Tehisintellekti kasutamine autode koolitamiseks võib suurendada ohutust, väidavad vaatlejad.
"On näidatud, et tehisintellekt on sõiduolukordades täpsem kui inimesed ja on väga tõenäoline, et see vähendab oluliselt õnnetuste arvu," ütles Nicholson.
