Une alliance faite au paradis des transports : l'IA et les voitures autonomes

L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner la façon dont nous conduisons et transportons des biens et des personnes. Les voitures autonomes, également connues sous le nom de véhicules autonomes, sont un type de véhicule qui utilise l'IA et d'autres technologies avancées pour naviguer sur les routes et les autoroutes sans avoir besoin d'un conducteur humain.

Les voitures autonomes présentent plusieurs avantages. D'une part, ils ont le potentiel de réduire considérablement le nombre d'accidents causés par une erreur humaine. Cela pourrait réduire le nombre de morts et de blessés sur la route. Les voitures autonomes pourraient également améliorer la fluidité du trafic et réduire les embouteillages, car elles sont capables de communiquer entre elles et de prendre des décisions en temps réel pour optimiser leurs itinéraires et leurs vitesses.

De plus, les voitures autonomes pourraient également avoir un impact positif sur l'environnement en réduisant la consommation de carburant et les émissions. Ils pourraient également accroître la mobilité des personnes incapables de conduire en raison de leur âge, d'un handicap ou d'autres facteurs.

Comment l'intelligence artificielle est-elle utilisée dans les voitures autonomes ?

Il reste encore de nombreux défis à relever avant que les voitures autonomes ne se généralisent. L'un des principaux défis consiste à développer des systèmes d'IA suffisamment fiables et sûrs pour être utilisés sur la voie publique. Il existe également des questions réglementaires, juridiques et éthiques à prendre en compte, telles que la manière d'assurer la sécurité des passagers et des piétons et la manière de gérer la responsabilité en cas d'accident.

Malgré ces défis, le développement des voitures autonomes progresse à un rythme rapide. De nombreuses entreprises, y compris des constructeurs automobiles traditionnels et des entreprises technologiques, investissent massivement dans la technologie, et des voitures autonomes sont déjà testées sur les routes publiques dans certaines régions. Il est probable que nous verrons des voitures autonomes sur les routes dans un avenir proche, bien qu'il soit difficile de prédire exactement quand elles deviendront courantes.

L'intelligence artificielle dans l'industrie automobile

Voici quelques façons dont l'intelligence artificielle est utilisée dans les voitures autonomes :

Sensation et perception

Les voitures autonomes utilisent une variété de capteurs, tels que des caméras, des lidars, des radars et des capteurs à ultrasons, pour recueillir des données sur leur environnement. Ces données sont ensuite traitées et analysées à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle pour créer une carte détaillée de l'environnement et pour identifier des objets, tels que des piétons, d'autres véhicules, des feux de circulation et des panneaux de signalisation.

La prise de décision

Les voitures autonomes utilisent l'intelligence artificielle pour prendre des décisions en temps réel en fonction des données qu'elles recueillent à partir de leurs capteurs. Par exemple, si une voiture autonome détecte un piéton traversant la route, elle utilisera l'IA pour déterminer la meilleure ligne de conduite, comme ralentir ou s'arrêter.

Modélisation prédictive

Les voitures autonomes utilisent l'IA pour prédire le comportement des autres usagers de la route, comme les piétons et les autres véhicules. Cela aide la voiture à anticiper les problèmes potentiels et à prendre les mesures appropriées pour les éviter.

Traitement du langage naturel

Certaines voitures autonomes sont équipées d'une technologie de reconnaissance vocale qui permet aux passagers de communiquer avec la voiture en utilisant le langage naturel. Cette technologie utilise l'IA pour comprendre et répondre aux commandes vocales.

Dans l'ensemble, l'IA est un élément clé des voitures autonomes, leur permettant de détecter, de percevoir et de naviguer dans leur environnement, ainsi que de prendre des décisions et de réagir aux conditions changeantes en temps réel.

Apprentissage en profondeur dans les voitures autonomes

L'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique qui consiste à former des réseaux de neurones artificiels sur de grands ensembles de données. Ces réseaux de neurones sont capables d'apprendre et de reconnaître des modèles dans les données et peuvent être utilisés pour effectuer un large éventail de tâches, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et la modélisation prédictive.

Dans le contexte des voitures autonomes, l'apprentissage en profondeur est souvent utilisé pour améliorer la précision et la fiabilité des systèmes d'intelligence artificielle qui permettent à la voiture de naviguer et de prendre des décisions. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent être formés sur de grands ensembles de données d'images et de vidéos pour permettre à la voiture de reconnaître et de classer les objets dans son environnement, tels que les piétons, les autres véhicules et les panneaux de signalisation.

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Le cadre d'apprentissage en profondeur PaddlePaddle étend l'IA aux applications industrielles

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L'apprentissage en profondeur est également utilisé pour améliorer la précision de la modélisation prédictive dans les voitures autonomes. Par exemple, la voiture peut utiliser des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour analyser les données de ses capteurs et prédire la probabilité qu'un piéton traverse la route à un endroit particulier, ou la probabilité qu'un autre véhicule change brusquement de voie.

L'importance de GDDR6 pour les voitures autonomes

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) est un type de mémoire utilisé dans les unités de traitement graphique (GPU) pour stocker et traiter des données pour le rendu graphique et d'autres tâches de calcul intensives. Dans le contexte de la conduite autonome, GDDR6 est important car il permet le traitement à grande vitesse de grandes quantités de données nécessaires au fonctionnement des voitures autonomes.

Les voitures autonomes s'appuient sur une variété de capteurs, tels que des caméras, des lidars, des radars et des capteurs à ultrasons, pour collecter des données sur leur environnement. Ces données sont ensuite traitées et analysées à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle pour créer une carte détaillée de l'environnement et pour identifier des objets, tels que des piétons, d'autres véhicules, des feux de circulation et des panneaux de signalisation. Le traitement et l'analyse des données requis pour permettre ces tâches sont intensifs en termes de calcul et nécessitent une mémoire à grande vitesse telle que GDDR6 pour stocker et accéder rapidement aux données.

En plus de permettre le traitement à grande vitesse des données, GDDR6 est également économe en énergie, ce qui est important pour le fonctionnement des voitures autonomes, car elles doivent pouvoir fonctionner pendant de longues périodes sans avoir besoin d'être rechargées.

Dans l'ensemble, GDDR6 est une technologie importante pour l'avenir de la conduite autonome, car elle permet le traitement rapide et efficace des grandes quantités de données nécessaires au fonctionnement des voitures autonomes.

Algorithmes d'intelligence artificielle automobile et voitures autonomes

Des méthodes d'apprentissage supervisées et non supervisées sont utilisées dans les algorithmes d'IA automobile.

Enseignement supervisé

L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle est formé sur un ensemble de données étiqueté, ce qui signifie que les données ont été étiquetées avec la sortie correcte. Le but de l'apprentissage supervisé est d'apprendre une fonction qui mappe les entrées aux sorties en fonction des données étiquetées.

Pendant le processus de formation, le modèle est présenté avec un ensemble de paires entrée/sortie et utilise un algorithme d'optimisation pour ajuster ses paramètres internes afin qu'il puisse prédire avec précision la sortie compte tenu d'une nouvelle entrée. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données inédites.

L'apprentissage supervisé est couramment utilisé pour des tâches telles que la classification (prédire une étiquette de classe), la régression (prédire une valeur continue) et la prédiction structurée (prédire une séquence ou une sortie structurée en arbre).

L'apprentissage supervisé peut être utilisé dans les voitures autonomes de plusieurs façons. Voici quelques exemples:

• Reconnaissance d'objet : Des algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent être utilisés pour entraîner un modèle à reconnaître des objets dans les données collectées par les capteurs d'une voiture autonome. Par exemple, un modèle peut être formé pour reconnaître les piétons, les autres véhicules, les feux de circulation et les panneaux de signalisation dans des images ou des nuages ​​de points lidar.
• Modélisation: Des algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent être utilisés pour former un modèle afin de prédire la probabilité que certains événements se produisent dans l'environnement. Par exemple, un modèle pourrait être formé pour prédire la probabilité qu'un piéton traverse la route à un endroit particulier ou la probabilité qu'un autre véhicule change brusquement de voie.
• Prédiction de comportement : Des algorithmes d'apprentissage supervisé peuvent être utilisés pour former un modèle afin de prédire le comportement des autres usagers de la route, tels que les piétons et les autres véhicules. Cela pourrait être utilisé, par exemple, pour prédire la probabilité qu'un piéton traverse la route à un endroit particulier ou pour prédire la probabilité qu'un autre véhicule fasse un changement de voie soudain.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel un modèle est formé sur un ensemble de données non étiqueté, ce qui signifie que les données ne sont pas étiquetées avec la sortie correcte. Le but de l'apprentissage non supervisé est de découvrir des modèles ou des relations dans les données, plutôt que de prédire une sortie spécifique.

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé n'ont pas de cible spécifique à prédire et sont plutôt utilisés pour trouver des modèles et des relations dans les données. Ces algorithmes sont souvent utilisés pour des tâches telles que le regroupement (regroupement de points de données similaires), la réduction de la dimensionnalité (réduction du nombre de caractéristiques dans les données) et la détection d'anomalies (identification de points de données inhabituels ou qui ne correspondent pas au reste du Les données).

L'apprentissage non supervisé peut être utilisé dans les voitures autonomes de plusieurs façons. Voici quelques exemples:

• Détection d'une anomalie: Des algorithmes d'apprentissage non supervisés peuvent être utilisés pour identifier des événements inhabituels ou inattendus dans les données collectées par les capteurs d'une voiture autonome. Par exemple, un algorithme d'apprentissage non supervisé pourrait être utilisé pour identifier un piéton traversant la route à un endroit inattendu ou un véhicule effectuant un changement de voie brusque.
• Regroupement: Des algorithmes d'apprentissage non supervisés peuvent être utilisés pour regrouper les données collectées par les capteurs d'une voiture autonome, regroupant des points de données similaires. Cela pourrait être utilisé, par exemple, pour regrouper des points de données qui correspondent à différents types de revêtements routiers ou pour regrouper des points de données qui correspondent à différentes conditions de circulation.
• Extraction de caractéristiques: Des algorithmes d'apprentissage non supervisés peuvent être utilisés pour extraire des caractéristiques des données collectées par les capteurs d'une voiture autonome. Par exemple, un algorithme d'apprentissage non supervisé pourrait être utilisé pour identifier les caractéristiques d'un nuage de points lidar qui correspondent aux bords des objets de l'environnement ou pour identifier les caractéristiques d'une image qui correspondent aux bords des objets de la scène.

Niveaux d'autonomie des voitures autonomes

Les voitures autonomes sont généralement classées selon des niveaux d'automatisation, allant du niveau 0 (pas d'automatisation) au niveau 5 (entièrement autonome). Les niveaux d'automatisation sont définis par la Society of Automotive Engineers (SAE) et sont les suivants :

Niveau 0 : pas d'automatisation

Le conducteur a le contrôle total du véhicule à tout moment.

Niveau 1 : Assistance à la conduite

Le véhicule dispose de certaines fonctions automatisées, comme le maintien dans la voie ou le régulateur de vitesse adaptatif, mais le conducteur doit rester attentif et prêt à reprendre le contrôle à tout moment.

Niveau 2 : Automatisation partielle

Le véhicule dispose de fonctions automatisées plus avancées, telles que la capacité de contrôler l'accélération, le freinage et la direction du véhicule, mais le conducteur doit toujours surveiller l'environnement et être prêt à intervenir si nécessaire.

Niveau 3 : Automatisation conditionnelle

Le véhicule est capable d'effectuer toutes les tâches de conduite sous certaines conditions, mais le conducteur doit être prêt à reprendre le contrôle si le véhicule rencontre une situation qu'il ne peut pas gérer.

Niveau 4 : Haute automatisation

Le véhicule est capable d'effectuer toutes les tâches de conduite dans un large éventail de conditions, mais le conducteur peut toujours être tenu de prendre le contrôle dans certaines situations, telles que par mauvais temps ou dans des environnements de conduite complexes.

Niveau 5 : Automatisation complète

Le véhicule est capable d'effectuer toutes les tâches de conduite dans toutes les conditions, et le conducteur n'est pas obligé de prendre le contrôle.

Il convient de noter que les voitures autonomes ne sont pas encore au niveau 5, et on ne sait pas quand elles atteindront ce niveau. La plupart des voitures autonomes actuellement en circulation sont au niveau 4 ou inférieur.

Voitures autonomes : avantages et inconvénients

Les voitures autonomes ont le potentiel d'apporter de nombreux avantages, mais il y a aussi quelques défis qui doivent être relevés avant qu'elles ne se généralisent.

Avantages

• Accidents réduits : Les voitures autonomes ont le potentiel de réduire considérablement le nombre d'accidents causés par une erreur humaine, ce qui pourrait entraîner moins de décès et de blessures sur la route.
• Amélioration de la fluidité du trafic: Les voitures autonomes pourraient améliorer la fluidité du trafic et réduire les embouteillages en communiquant entre elles et en prenant des décisions en temps réel pour optimiser leurs itinéraires et leurs vitesses.
• Mobilité accrue : Les voitures autonomes pourraient accroître la mobilité des personnes incapables de conduire en raison de leur âge, d'un handicap ou d'autres facteurs.
• Avantages environnementaux: Les voitures autonomes pourraient réduire la consommation de carburant et les émissions, ce qui pourrait avoir un impact positif sur l'environnement.

Inconvénients

• Problèmes de fiabilité et de sécurité : La fiabilité et la sécurité des voitures autonomes suscitent des inquiétudes, en particulier dans des situations de conduite complexes ou imprévisibles.
• Perte d'emploi: Les voitures autonomes pourraient entraîner des pertes d'emplois pour les conducteurs humains, tels que les chauffeurs de taxi et de camion.
• Problèmes éthiques et juridiques: Des questions éthiques et juridiques doivent être prises en compte, telles que la manière d'assurer la sécurité des passagers et des piétons et la manière de gérer la responsabilité en cas d'accident.
• Risques de cybersécurité : Les voitures autonomes pourraient être vulnérables aux cyberattaques, ce qui pourrait compromettre leur sécurité et leur vie privée.

Exemples concrets de voitures autonomes

Il existe plusieurs exemples de voitures autonomes en cours de développement ou déjà en circulation :

Waymo

Waymo est une société de voitures autonomes appartenant à Alphabet, la société mère de Google. Les voitures autonomes de Waymo sont testées sur la voie publique dans plusieurs villes des États-Unis, dont Phoenix, Arizona et Detroit, Michigan.

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Pilote automatique Tesla

Pilote automatique Tesla est un système de conduite semi-autonome disponible sur certains modèles Tesla. Bien qu'il ne soit pas entièrement autonome, il permet à la voiture de gérer certaines tâches de conduite, telles que le maintien et le changement de voie, avec une intervention minimale du conducteur.

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Cruise

Cruise est une société de voitures autonomes appartenant à General Motors. Les voitures autonomes de Cruise sont testées sur les routes publiques à San Francisco, en Californie, et à Phoenix, en Arizona.

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Aurora

Aurora est une société de voitures autonomes qui développe une technologie de véhicule autonome destinée à une variété d'applications, notamment les véhicules de tourisme, les véhicules de livraison et les transports publics. Les voitures autonomes d'Aurora sont testées sur la voie publique dans plusieurs villes des États-Unis.

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Points clés

• L'intelligence artificielle joue un rôle crucial dans le développement et le fonctionnement des voitures autonomes.
• L'IA permet aux voitures autonomes de détecter, de percevoir et de naviguer dans leur environnement, ainsi que de prendre des décisions en temps réel sur la base des données recueillies par leurs capteurs.
• L'apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage automatique qui implique la formation de réseaux de neurones artificiels sur de grands ensembles de données, est largement utilisé dans le développement de voitures autonomes.
• Les voitures autonomes sont généralement classées selon des niveaux d'automatisation, allant du niveau 0 (pas d'automatisation) au niveau 5 (entièrement autonome).
• La plupart des voitures autonomes actuellement en circulation sont au niveau 4 ou inférieur, ce qui signifie qu'elles sont capables d'effectuer toutes les tâches de conduite dans certaines conditions, mais le conducteur doit être prêt à prendre le contrôle si nécessaire.
• Les voitures autonomes ont le potentiel de réduire considérablement le nombre d'accidents causés par une erreur humaine, ce qui pourrait entraîner moins de décès et de blessures sur la route.
• Les voitures autonomes pourraient améliorer la fluidité du trafic et réduire les embouteillages en communiquant entre elles et en prenant des décisions en temps réel pour optimiser leurs itinéraires et leurs vitesses.
• Les voitures autonomes pourraient accroître la mobilité des personnes incapables de conduire en raison de leur âge, d'un handicap ou d'autres facteurs.
• Les voitures autonomes pourraient réduire la consommation de carburant et les émissions, ce qui pourrait avoir un impact positif sur l'environnement.
• Il y a des défis à relever avant que les voitures autonomes ne se généralisent, notamment le développement de systèmes d'intelligence artificielle suffisamment fiables et sûrs pour être utilisés sur la voie publique, ainsi que des problèmes réglementaires, juridiques et éthiques.

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• La source: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/