A közlekedési mennyországban készült meccs: AI és önvezető autók

A mesterséges intelligencia (AI) képes forradalmasítani a vezetést és az áruk és emberek szállítását. Az önvezető autók, más néven autonóm járművek, olyan járművek, amelyek mesterséges intelligenciát és más fejlett technológiát használnak az utakon és autópályákon való navigáláshoz emberi vezető nélkül.

Az önvezető autóknak számos előnye van. Egyrészt lehetőségük van arra, hogy jelentősen csökkentsék az emberi mulasztások által okozott balesetek számát. Ez kevesebb halálesethez és sérüléshez vezethet az úton. Az önvezető autók javíthatják a forgalom lefolyását és csökkenthetik a torlódásokat is, mivel képesek kommunikálni egymással, és valós időben döntéseket hozni az útvonalak és a sebességek optimalizálása érdekében.

Ezen túlmenően az önvezető autók pozitív hatással lehetnek a környezetre az üzemanyag-fogyasztás és a károsanyag-kibocsátás csökkentésével. Növelhetik azon személyek mobilitását is, akik életkoruk, fogyatékosságuk vagy egyéb tényezők miatt nem tudnak vezetni.

Hogyan használják a mesterséges intelligenciát az önvezető autókban?

Az önvezető autók széles körben elterjedése előtt még számos kihívással kell szembenézni. Az egyik fő kihívás olyan mesterséges intelligencia-rendszerek kifejlesztése, amelyek megbízhatóak és elég biztonságosak a közutakon való használatra. Figyelembe kell venni továbbá szabályozási, jogi és etikai kérdéseket is, például az utasok és gyalogosok biztonságának biztosítását, valamint a felelősségvállalást baleset esetén.

E kihívások ellenére az önvezető autók fejlesztése gyors ütemben halad előre. Sok vállalat, köztük a hagyományos autógyártók és technológiai cégek, jelentős összegeket fektet be a technológiába, és egyes területeken már tesztelik az önvezető autókat a közutakon. Valószínűleg a közeljövőben láthatunk majd önvezető autókat az utakon, bár nehéz megjósolni, hogy pontosan mikor válnak általánossá.

Mesterséges intelligencia az autóiparban

Íme néhány módszer a mesterséges intelligencia használatára az önvezető autókban:

Érzékelés és észlelés

Az önvezető autók különféle érzékelőket, például kamerákat, lidar-, radar- és ultrahangos érzékelőket használnak, hogy adatokat gyűjtsenek a környezetükről. Ezeket az adatokat azután mesterséges intelligencia-algoritmusok segítségével dolgozzák fel és elemzik a környezet részletes térképének elkészítése és az objektumok, például a gyalogosok, más járművek, közlekedési lámpák és útjelző táblák azonosítása érdekében.

Döntéshozatal

Az önvezető autók mesterséges intelligenciát használnak, hogy valós idejű döntéseket hozzanak az érzékelőiktől gyűjtött adatok alapján. Például, ha egy önvezető autó azt észleli, hogy egy gyalogos átkelő az úton, akkor mesterséges intelligencia segítségével határozza meg a legjobb cselekvési módot, például a lassítást vagy a megállást.

Prediktív modellezés

Az önvezető autók mesterséges intelligencia segítségével jelzik előre a többi közlekedő, például a gyalogosok és más járművek viselkedését. Ez segít az autónak előre látni a lehetséges problémákat, és megtenni a megfelelő lépéseket azok elkerülésére.

Természetes nyelvfeldolgozás

Egyes önvezető autók hangfelismerő technológiával vannak felszerelve, amely lehetővé teszi az utasok számára, hogy természetes nyelven kommunikáljanak az autóval. Ez a technológia mesterséges intelligenciát használ a kimondott parancsok megértésére és reagálására.

Összességében a mesterséges intelligencia kulcsfontosságú eleme az önvezető autóknak, lehetővé téve számukra, hogy érzékeljék, észleljék és navigálhassanak környezetükben, valamint valós időben hozhassanak döntéseket és reagáljanak a változó körülményekre.

Mély tanulás önvezető autókban

A mély tanulás a gépi tanulás egyik fajtája, amely magában foglalja a mesterséges neurális hálózatok nagy adathalmazokon való betanítását. Ezek a neurális hálózatok képesek megtanulni és felismerni az adatok mintáit, és számos feladat elvégzésére használhatók, beleértve a kép- és beszédfelismerést, a természetes nyelvi feldolgozást és a prediktív modellezést.

Az önvezető autókkal összefüggésben a mély tanulást gyakran használják a mesterséges intelligencia rendszerek pontosságának és megbízhatóságának javítására, amelyek lehetővé teszik az autó számára a navigációt és a döntések meghozatalát. Például a mélytanulási algoritmusok nagy kép- és videóadatkészletekre taníthatók, hogy az autó felismerje és osztályozza a környezetében lévő objektumokat, például gyalogosokat, más járműveket és közlekedési táblákat.

---

A PaddlePaddle mély tanulási keretrendszer kiterjeszti az AI-t az ipari alkalmazásokra

---

A mély tanulást arra is használják, hogy javítsák az önvezető autók prediktív modellezésének pontosságát. Például az autó mélytanuló algoritmusok segítségével elemzi az érzékelőitől származó adatokat, és megjósolja annak valószínűségét, hogy egy gyalogos átkel az úton egy adott helyen, vagy annak valószínűségét, hogy egy másik jármű hirtelen sávváltást hajt végre.

A GDDR6 jelentősége az önvezető autók számára

A GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) egy memóriatípus, amelyet a grafikus feldolgozóegységekben (GPU-k) használnak adatok tárolására és feldolgozására grafikus megjelenítéshez és más számításigényes feladatokhoz. Az autonóm vezetés kapcsán a GDDR6 azért fontos, mert lehetővé teszi az önvezető autók működéséhez szükséges nagy mennyiségű adat nagy sebességű feldolgozását.

Az önvezető autók különféle érzékelőkre, például kamerákra, lidarokra, radarokra és ultrahangos érzékelőkre támaszkodnak, hogy adatokat gyűjtsenek a környezetükről. Ezeket az adatokat azután mesterséges intelligencia-algoritmusok segítségével dolgozzák fel és elemzik a környezet részletes térképének elkészítése és az objektumok, például a gyalogosok, más járművek, közlekedési lámpák és útjelző táblák azonosítása érdekében. Az ezekhez a feladatokhoz szükséges adatfeldolgozás és -elemzés számításigényes, és nagy sebességű memóriát igényel, például GDDR6-ot az adatok gyors tárolásához és eléréséhez.

A GDDR6 amellett, hogy lehetővé teszi az adatok nagysebességű feldolgozását, energiahatékony is, ami az önvezető autók működéséhez fontos, hiszen ezeknek hosszú ideig kell tudniuk működni anélkül, hogy fel kellene tölteni őket.

Összességében a GDDR6 az autonóm vezetés jövője szempontjából fontos technológia, mivel lehetővé teszi az önvezető autók működéséhez szükséges nagy mennyiségű adat gyors és hatékony feldolgozását.

Autóipari mesterséges intelligencia-algoritmusok és önvezető autók

Az autóipari mesterséges intelligencia-algoritmusokban felügyelt és nem felügyelt tanulási módszereket is alkalmaznak.

Felügyelt tanulás

A felügyelt tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, amelyben a modellt egy címkézett adatkészletre tanítják, ami azt jelenti, hogy az adatok a megfelelő kimenettel lettek címkézve. A felügyelt tanulás célja egy olyan függvény megtanulása, amely a bemeneteket kimenetekre képezi le a címkézett adatok alapján.

A betanítási folyamat során a modell bemenet/kimenet párok halmazával kerül bemutatásra, és egy optimalizáló algoritmus segítségével állítja be belső paramétereit úgy, hogy az új bemenet esetén pontosan meg tudja jósolni a kimenetet. A modell betanítása után felhasználható új, nem látott adatokkal kapcsolatos előrejelzések készítésére.

A felügyelt tanulást általában olyan feladatokhoz használják, mint az osztályozás (osztálycímke előrejelzése), a regresszió (folyamatos érték előrejelzése) és a strukturált előrejelzés (sorozat vagy fa-strukturált kimenet előrejelzése).

A felügyelt tanulás számos módon használható az önvezető autókban. Íme néhány példa:

• Objektum felismerés: Felügyelt tanulási algoritmusok segítségével betanítható egy modell, hogy felismerje az önvezető autó érzékelői által gyűjtött adatokban lévő objektumokat. Például egy modellt meg lehet tanítani arra, hogy felismerje a gyalogosokat, más járműveket, közlekedési lámpákat és útjelző táblákat képekben vagy lidar pontfelhőkben.
• modellezés: Felügyelt tanulási algoritmusok segítségével betanítható egy modell, amely előrejelzi a környezetben bekövetkező bizonyos események valószínűségét. Például egy modellt meg lehet tanítani arra, hogy előre jelezze annak valószínűségét, hogy egy gyalogos átkel az úton egy adott helyen, vagy annak valószínűségét, hogy egy másik jármű hirtelen sávváltást hajt végre.
• Viselkedés előrejelzése: Felügyelt tanulási algoritmusok használhatók a modell betanításához, hogy előre jelezzék a többi úthasználó, például gyalogosok és más járművek viselkedését. Ez felhasználható például annak előrejelzésére, hogy egy gyalogos egy adott helyen keresztezi az utat, vagy annak a valószínűsége, hogy egy másik jármű hirtelen sávváltást hajt végre.

Nem felügyelt tanulás

A felügyelet nélküli tanulás a gépi tanulás egy olyan típusa, amelyben a modellt egy címkézetlen adatkészletre tanítják, ami azt jelenti, hogy az adatok nem a megfelelő kimenettel vannak címkézve. A felügyelet nélküli tanulás célja a minták vagy kapcsolatok felfedezése az adatokban, nem pedig egy konkrét kimenet előrejelzése.

A nem felügyelt tanulási algoritmusoknak nincs konkrét célja az előrejelzésre, ehelyett arra használják őket, hogy mintákat és kapcsolatokat találjanak az adatokban. Ezeket az algoritmusokat gyakran használják olyan feladatokhoz, mint például a klaszterezés (hasonló adatpontok csoportosítása), a dimenziócsökkentés (az adatokban található jellemzők számának csökkentése) és az anomáliák észlelése (a szokatlan vagy a többi adathoz nem illeszkedő adatpontok azonosítása). adat).

A felügyelet nélküli tanulás számos módon használható az önvezető autókban. Íme néhány példa:

• Anomália észlelése: A felügyelet nélküli tanulási algoritmusok segítségével azonosítani lehet a szokatlan vagy váratlan eseményeket az önvezető autó érzékelői által gyűjtött adatokban. Például egy felügyelet nélküli tanulóalgoritmus felhasználható az úton egy váratlan helyen átkelő gyalogos vagy egy hirtelen sávváltást végző jármű azonosítására.
• Klaszterek: A nem felügyelt tanulási algoritmusok segítségével csoportosíthatók az autonóm autók érzékelői által gyűjtött adatok, csoportosítva a hasonló adatpontokat. Ez felhasználható például a különböző típusú útfelületeknek megfelelő adatpontok csoportosítására vagy a különböző forgalmi viszonyoknak megfelelő adatpontok csoportosítására.
• Funkció kinyerése: Felügyelet nélküli tanulási algoritmusok segítségével funkciókat vonhatunk ki az önvezető autó érzékelői által gyűjtött adatokból. Például egy felügyelt tanulási algoritmus használható a lidar pontfelhő azon jellemzőinek azonosítására, amelyek a környezetben lévő objektumok széleinek felelnek meg, vagy olyan jellemzők azonosítására a képen, amelyek megfelelnek a jelenetben lévő objektumok széleinek.

Az autonómia szintjei az önvezető autókban

Az önvezető autókat általában az automatizálási szintek szerint osztályozzák, a 0. szinttől (nincs automatizálás) az 5. szintig (teljesen autonóm). Az automatizálás szintjeit a Society of Automotive Engineers (SAE) határozza meg, és ezek a következők:

0. szint: Nincs automatizálás

A sofőr mindig teljes mértékben uralja a járművet.

1. szint: Vezetői segítség

A jármű rendelkezik néhány automatizált funkcióval, mint például a sávtartó vagy az adaptív sebességtartó automatika, de a vezetőnek figyelmesnek kell maradnia, és készen kell állnia arra, hogy bármikor átvegye az irányítást.

2. szint: Részleges automatizálás

A jármű fejlettebb automatizált funkciókkal rendelkezik, például képes szabályozni a jármű gyorsulását, fékezését és kormányzását, de a vezetőnek továbbra is figyelnie kell a környezetet, és szükség esetén készen kell állnia a beavatkozásra.

3. szint: Feltételes automatizálás

A jármű bizonyos feltételek mellett képes minden vezetési feladatot ellátni, de a vezetőnek készen kell állnia arra, hogy átvegye az irányítást, ha a jármű olyan helyzetbe kerül, amelyet nem tud kezelni.

4. szint: Magas automatizáltság

A jármű minden vezetési feladatot képes elvégezni a körülmények széles skálája között, de előfordulhat, hogy bizonyos helyzetekben, például rossz időben vagy bonyolult vezetési környezetben a vezetőnek át kell vennie az irányítást.

5. szint: Teljes automatizálás

A jármű minden vezetési feladatot bármilyen körülmények között képes ellátni, és a vezetőnek nem kell átvennie az irányítást.

Érdemes megjegyezni, hogy az autonóm autók még nincsenek az 5-ös szinten, és nem világos, hogy mikor érik el ezt a szintet. A legtöbb jelenleg úton lévő önvezető autó a 4-es vagy az alatti szinten van.

Önvezető autók: előnyei és hátrányai

Az önvezető autók számos előnnyel járhatnak, de vannak olyan kihívások is, amelyeket kezelni kell, mielőtt széles körben elterjednének.

Érvek

• Csökkentett balesetek száma: Az önvezető autók jelentősen csökkenthetik az emberi hibából eredő balesetek számát, ami kevesebb halálesethez és sérüléshez vezethet az utakon.
• Javított forgalom: Az önvezető autók javíthatják a forgalom lefolyását és csökkenthetik a torlódásokat azáltal, hogy kommunikálnak egymással, és valós idejű döntéseket hoznak az útvonalak és a sebességek optimalizálása érdekében.
• Fokozott mobilitás: Az önvezető autók növelhetik azok mobilitását, akik életkoruk, fogyatékosságuk vagy egyéb tényezők miatt nem tudnak vezetni.
• Környezeti előnyök: Az önvezető autók csökkenthetik az üzemanyag-fogyasztást és a károsanyag-kibocsátást, ami pozitív hatással lehet a környezetre.

Hátrányok

• Megbízhatósági és biztonsági szempontok: Aggályok merülnek fel az önvezető autók megbízhatóságával és biztonságával kapcsolatban, különösen bonyolult vagy kiszámíthatatlan vezetési helyzetekben.
• Munkahely elvesztése: Az önvezető autók potenciálisan munkahelyek elvesztéséhez vezethetnek az emberi sofőrök, például a taxisok és a teherautó-sofőrök számára.
• Etikai és jogi kérdések: Vannak etikai és jogi kérdések, amelyeket figyelembe kell venni, például hogyan biztosítható az utasok és a gyalogosok biztonsága, és hogyan kell kezelni a felelősséget baleset esetén.
• Kiberbiztonsági kockázatok: Az önvezető autók sebezhetőek lehetnek a kibertámadásokkal szemben, amelyek veszélyeztethetik biztonságukat és magánéletüket.

Életbeli példák önvezető autókra

Számos példa van önvezető autókra, amelyek fejlesztés alatt állnak, vagy már úton vannak:

Waymo

Waymo egy önvezető autókat gyártó cég, amely az Alphabet, a Google anyavállalata tulajdonában van. A Waymo autonóm autóit az Egyesült Államok több városában, köztük Phoenixben és Detroitban (Michigan állam) tesztelik közutakon.

[Beágyazott tartalmat]

Tesla autopilóta

Tesla autopilóta egy félautonóm vezetési rendszer, amely bizonyos Tesla modelleken elérhető. Bár nem teljesen önvezető, lehetővé teszi az autó számára, hogy bizonyos vezetési feladatokat, például a sávtartást és a sávváltást elvégezze, a vezető minimális közreműködésével.

[Beágyazott tartalmat]

Hajókázás

Hajókázás egy önvezető autókat gyártó cég, amely a General Motors tulajdonában van. A Cruise önvezető autóit San Francisco (Kalifornia) és Phoenix (Arizona) közutakon tesztelik.

[Beágyazott tartalmat]

Sárgásvörös

Sárgásvörös egy önvezető autókat gyártó cég, amely autonóm járműtechnológiát fejleszt számos alkalmazáshoz, beleértve a személygépjárműveket, szállítójárműveket és tömegközlekedést. Az Aurora önvezető autóit az Egyesült Államok több városában tesztelik közutakon.

[Beágyazott tartalmat]

Legfontosabb elvitel

• A mesterséges intelligencia döntő szerepet játszik az önvezető autók fejlesztésében és üzemeltetésében.
• Az AI lehetővé teszi az önvezető autók számára, hogy érzékeljék, észleljék és navigálják környezetüket, valamint valós idejű döntéseket hozzanak az érzékelőiktől gyűjtött adatok alapján.
• A mély tanulást, a gépi tanulás egyik típusát, amely magában foglalja a mesterséges neurális hálózatok nagy adathalmazokon való betanítását, széles körben használják az önvezető autók fejlesztésében.
• Az önvezető autókat általában az automatizálási szintek szerint osztályozzák, a 0-s szinttől (nincs automatizálás) az 5-ös szintig (teljesen autonóm).
• A jelenleg úton lévő önvezető autók többsége a 4-es vagy az alatti szinten van, vagyis bizonyos feltételek mellett minden vezetési feladatot el tud végezni, de a vezetőnek készen kell állnia arra, hogy átvegye az irányítást, ha szükséges.
• Az önvezető autók jelentősen csökkenthetik az emberi hibából eredő balesetek számát, ami kevesebb halálesethez és sérüléshez vezethet az utakon.
• Az önvezető autók javíthatják a forgalom áramlását és csökkenthetik a torlódásokat azáltal, hogy kommunikálnak egymással, és valós idejű döntéseket hoznak az útvonalak és a sebességek optimalizálása érdekében.
• Az önvezető autók növelhetik azok mobilitását, akik életkoruk, fogyatékosságuk vagy egyéb tényezők miatt nem tudnak vezetni.
• Az önvezető autók csökkenthetik az üzemanyag-fogyasztást és a károsanyag-kibocsátást, ami pozitív hatással lehet a környezetre.
• Az önvezető autók széleskörű elterjedése előtt meg kell oldani a kihívásokat, ideértve a mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztését, amelyek megbízhatóak és biztonságosak a közutakon való használatra, valamint szabályozási, jogi és etikai kérdéseket.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/