שידוך שנעשה בגן עדן תחבורה: בינה מלאכותית ומכוניות בנהיגה עצמית

לבינה מלאכותית (AI) יש פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה אנו נוהגים ומובילים סחורות ואנשים. מכוניות בנהיגה עצמית, הידועה גם בשם רכבים אוטונומיים, הן סוג של רכב המשתמש ב-AI וטכנולוגיות מתקדמות אחרות כדי לנווט בכבישים ובכבישים מהירים ללא צורך בנהג אנושי.

ישנם מספר יתרונות למכוניות בנהיגה עצמית. ראשית, יש להם פוטנציאל להפחית משמעותית את מספר התאונות הנגרמות כתוצאה מטעויות אנוש. זה עלול להוביל לפחות הרוגים ופציעות בכביש. מכוניות בנהיגה עצמית יכולות גם לשפר את זרימת התנועה ולהפחית את העומס, מכיוון שהן מסוגלות לתקשר אחת עם השנייה ולקבל החלטות בזמן אמת כדי לייעל את המסלולים והמהירות שלהן.

בנוסף, למכוניות בנהיגה עצמית יכולה להיות השפעה חיובית על הסביבה על ידי הפחתת צריכת הדלק והפליטות. הם יכולים גם להגביר את הניידות של אנשים שאינם מסוגלים לנהוג בגלל גיל, מוגבלות או גורמים אחרים.

כיצד משתמשים בבינה מלאכותית במכוניות בנהיגה עצמית?

יש עדיין אתגרים רבים שיש לטפל בהם לפני שמכוניות בנהיגה עצמית יהפכו לנפוצה. אחד האתגרים העיקריים הוא פיתוח מערכות AI שהן אמינות ובטוחות מספיק לשימוש בכבישים ציבוריים. יש גם נושאים רגולטוריים, משפטיים ואתיים שיש לקחת בחשבון, כמו כיצד להבטיח את בטיחות הנוסעים והולכי הרגל וכיצד לטפל באחריות במקרה של תאונה.

למרות האתגרים הללו, הפיתוח של מכוניות לנהיגה עצמית מתקדם בקצב מהיר. חברות רבות, כולל יצרניות רכב מסורתיות וחברות טכנולוגיה, משקיעות רבות בטכנולוגיה, ומכוניות נהיגה עצמית כבר נבדקות בכבישים ציבוריים באזורים מסוימים. סביר להניח שנראה על הכבישים מכוניות נהיגה עצמית בזמן הקרוב, אם כי קשה לחזות בדיוק מתי הן יהפכו לנפוצות.

בינה מלאכותית בתעשיית הרכב

הנה כמה דרכים שבהן נעשה שימוש בבינה מלאכותית במכוניות בנהיגה עצמית:

חישה ותפיסה

מכוניות בנהיגה עצמית משתמשות במגוון חיישנים, כגון מצלמות, לידר, מכ"ם וחיישנים קוליים, כדי לאסוף נתונים על סביבתן. לאחר מכן, הנתונים הללו מעובדים ומנתחים באמצעות אלגוריתמי AI כדי ליצור מפה מפורטת של הסביבה ולזהות עצמים, כגון הולכי רגל, כלי רכב אחרים, רמזורים ותמרורים.

קבלת החלטות

מכוניות בנהיגה עצמית משתמשות בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטות בזמן אמת על סמך הנתונים שהן אוספות מהחיישנים שלהן. לדוגמה, אם מכונית בנהיגה עצמית מזהה הולך רגל שחוצה את הכביש, היא תשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבוע את דרך הפעולה הטובה ביותר, כגון האטה או עצירה.

דוגמנות חזויות

מכוניות בנהיגה עצמית משתמשות בבינה מלאכותית כדי לחזות התנהגות של משתמשי דרך אחרים, כגון הולכי רגל וכלי רכב אחרים. זה עוזר למכונית לצפות בעיות אפשריות ולנקוט בפעולות מתאימות כדי להימנע מהן.

עיבוד שפה טבעית

חלק מהמכוניות בנהיגה עצמית מצוידות בטכנולוגיית זיהוי קולי המאפשרת לנוסעים לתקשר עם המכונית בשפה טבעית. טכנולוגיה זו משתמשת ב-AI כדי להבין ולהגיב לפקודות מדוברות.

בסך הכל, בינה מלאכותית היא מרכיב מרכזי במכוניות בנהיגה עצמית, המאפשרת להן לחוש, לתפוס ולנווט את סביבתן, כמו גם לקבל החלטות ולהגיב לתנאים משתנים בזמן אמת.

למידה עמוקה במכוניות לנהיגה עצמית

למידה עמוקה היא סוג של למידת מכונה הכוללת אימון רשתות עצביות מלאכותיות על מערכי נתונים גדולים. רשתות עצביות אלו מסוגלות ללמוד ולזהות דפוסים בנתונים וניתן להשתמש בהן לביצוע מגוון רחב של משימות, כולל זיהוי תמונה ודיבור, עיבוד שפה טבעית ומודלים חזויים.

בהקשר של מכוניות בנהיגה עצמית, לעתים קרובות נעשה שימוש בלמידה עמוקה כדי לשפר את הדיוק והאמינות של מערכות הבינה המלאכותית המאפשרות למכונית לנווט ולקבל החלטות. לדוגמה, ניתן לאמן אלגוריתמי למידה עמוקה על מערכי נתונים גדולים של תמונות וסרטוני וידאו כדי לאפשר למכונית לזהות ולסווג אובייקטים בסביבתה, כגון הולכי רגל, כלי רכב אחרים ותמרורים.

---

מסגרת למידה עמוקה של PaddlePaddle מרחיבה את הבינה המלאכותית ליישומים תעשייתיים

---

למידה עמוקה משמשת גם כדי לשפר את הדיוק של מודלים חזויים במכוניות בנהיגה עצמית. לדוגמה, המכונית יכולה להשתמש באלגוריתמים של למידה עמוקה כדי לנתח נתונים מהחיישנים שלה ולחזות את הסבירות שהולך רגל יחצה את הכביש במיקום מסוים, או את הסבירות שרכב אחר יבצע שינוי פתאומי בנתיב.

החשיבות של GDDR6 עבור מכוניות בנהיגה עצמית

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) הוא סוג של זיכרון המשמש ביחידות עיבוד גרפיות (GPUs) כדי לאחסן ולעבד נתונים לצורך עיבוד גרפי ומשימות אינטנסיביות אחרות מבחינה חישובית. בהקשר של נהיגה אוטונומית, GDDR6 חשוב מכיוון שהוא מאפשר עיבוד מהיר של כמויות גדולות של נתונים הנדרשים לתפעול של מכוניות בנהיגה עצמית.

מכוניות לנהיגה עצמית מסתמכות על מגוון חיישנים, כגון מצלמות, לידר, מכ"ם וחיישנים קוליים, כדי לאסוף נתונים על סביבתן. לאחר מכן, הנתונים הללו מעובדים ומנתחים באמצעות אלגוריתמי AI כדי ליצור מפה מפורטת של הסביבה ולזהות עצמים, כגון הולכי רגל, כלי רכב אחרים, רמזורים ותמרורים. עיבוד הנתונים והניתוח הנדרשים כדי לאפשר משימות אלו אינטנסיביים מבחינה חישובית, ודורש זיכרון מהיר כמו GDDR6 כדי לאחסן ולגשת לנתונים במהירות.

בנוסף לאפשר עיבוד מהיר של נתונים, GDDR6 הוא גם חסכוני באנרגיה, מה שחשוב לתפעול של מכוניות בנהיגה עצמית, שכן הן צריכות להיות מסוגלות לפעול לפרקי זמן ארוכים ללא צורך בטעינה מחדש.

בסך הכל, GDDR6 היא טכנולוגיה חשובה לעתיד הנהיגה האוטונומית, שכן היא מאפשרת עיבוד מהיר ויעיל של כמויות הנתונים הגדולות הנדרשות לתפעול של מכוניות בנהיגה עצמית.

אלגוריתמים של בינה מלאכותית לרכב ומכוניות בנהיגה עצמית

שיטות למידה מפוקחות ובלתי מפוקחות משמשות באלגוריתמים של AI לרכב.

למידה בפיקוח

למידה מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה מודל מאומן על מערך נתונים מסומן, כלומר הנתונים סומנו עם הפלט הנכון. המטרה של למידה מפוקחת היא ללמוד פונקציה הממפה תשומות לפלטים בהתבסס על הנתונים המסומנים.

במהלך תהליך האימון, המודל מוצג עם קבוצה של זוגות קלט/פלט ומשתמש באלגוריתם אופטימיזציה כדי להתאים את הפרמטרים הפנימיים שלו כך שיוכל לחזות במדויק את הפלט בהינתן קלט חדש. לאחר הכשרה של המודל, ניתן להשתמש בו כדי לבצע תחזיות על נתונים חדשים שלא נראים.

למידה מפוקחת משמשת בדרך כלל למשימות כמו סיווג (ניבוי תווית מחלקה), רגרסיה (ניבוי ערך מתמשך) וחיזוי מובנה (חיזוי רצף או פלט מובנה בעץ).

ניתן להשתמש בלמידה מפוקחת במכוניות בנהיגה עצמית במספר דרכים. הנה כמה דוגמאות:

• זיהוי אובייקט: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה מפוקחים כדי לאמן מודל לזהות אובייקטים בנתונים שנאספים על ידי חיישני מכונית בנהיגה עצמית. לדוגמה, מודל יכול להיות מאומן לזהות הולכי רגל, כלי רכב אחרים, רמזורים ותמרורים בתמונות או בענני נקודות לידר.
• דוּגמָנוּת: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה מפוקחים כדי לאמן מודל לחזות את הסבירות של אירועים מסוימים שיתרחשו בסביבה. לדוגמה, ניתן לאמן מודל לחזות את הסבירות שהולך רגל יחצה את הכביש במיקום מסוים או את הסבירות שרכב אחר יבצע שינוי פתאומי בנתיב.
• חיזוי התנהגות: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה מפוקחים כדי לאמן מודל לחזות התנהגות של משתמשי דרך אחרים, כגון הולכי רגל וכלי רכב אחרים. זה יכול לשמש, למשל, כדי לחזות את הסבירות שהולך רגל יחצה את הכביש במיקום מסוים או כדי לחזות את הסבירות שרכב אחר יבצע שינוי פתאומי בנתיב.

למידה ללא פיקוח

למידה לא מפוקחת היא סוג של למידת מכונה שבה מודל מאומן על מערך נתונים לא מסומן, כלומר הנתונים אינם מסומנים עם הפלט הנכון. המטרה של למידה ללא פיקוח היא לגלות דפוסים או קשרים בנתונים, במקום לחזות פלט ספציפי.

לאלגוריתמי למידה ללא פיקוח אין יעד ספציפי לניבוי והם משמשים במקום זאת למציאת דפוסים ויחסים בנתונים. אלגוריתמים אלו משמשים לעתים קרובות למשימות כגון קיבוץ (קיבוץ נקודות נתונים דומות יחד), הפחתת מימד (הפחתת מספר התכונות בנתונים), וזיהוי חריגות (זיהוי נקודות נתונים שאינן רגילות או אינן מתאימות לשאר התכונות בנתונים). נתונים).

ניתן להשתמש בלמידה ללא פיקוח במכוניות בנהיגה עצמית במספר דרכים. הנה כמה דוגמאות:

• זיהוי חריגות: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה ללא פיקוח כדי לזהות אירועים חריגים או בלתי צפויים בנתונים שנאספים על ידי חיישני מכונית בנהיגה עצמית. לדוגמה, אלגוריתם למידה ללא פיקוח יכול לשמש כדי לזהות הולך רגל שחוצה את הכביש במיקום לא צפוי או רכב שמבצע שינוי פתאומי בנתיב.
• אשכול: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה ללא פיקוח כדי לאסוף נתונים שנאספו על ידי חיישנים של מכונית אוטונומית, ולקבץ נקודות נתונים דומות יחד. זה יכול לשמש, למשל, כדי לקבץ יחד נקודות נתונים המתאימות לסוגים שונים של משטחי כביש או לקבץ יחד נקודות נתונים המתאימות לתנאי תנועה שונים.
• חילוץ תכונה: ניתן להשתמש באלגוריתמי למידה ללא פיקוח כדי לחלץ תכונות מהנתונים שנאספו על ידי חיישני מכונית בנהיגה עצמית. לדוגמה, אלגוריתם למידה ללא פיקוח יכול לשמש לזיהוי תכונות בענן נקודות לידר המתאימות לקצוות של אובייקטים בסביבה או לזיהוי תכונות בתמונה המתאימות לקצוות של אובייקטים בסצנה.

רמות אוטונומיה במכוניות בנהיגה עצמית

מכוניות לנהיגה עצמית מסווגות בדרך כלל לפי רמות אוטומציה, החל מרמה 0 (ללא אוטומציה) ועד לרמה 5 (אוטונומית מלאה). רמות האוטומציה מוגדרות על ידי אגודת מהנדסי הרכב (SAE) והן כדלקמן:

רמה 0: ללא אוטומציה

הנהג בשליטה מלאה על הרכב בכל עת.

רמה 1: סיוע לנהג

לרכב יש כמה פונקציות אוטומטיות, כגון שמירה על נתיב או בקרת שיוט אדפטיבית, אך הנהג חייב להישאר קשוב ומוכן להשתלט בכל עת.

רמה 2: אוטומציה חלקית

לרכב יש פונקציות אוטומטיות מתקדמות יותר, כמו יכולת לשלוט בהאצה, בלימה והיגוי של הרכב, אך הנהג עדיין חייב לפקח על הסביבה ולהיות מוכן להתערב במידת הצורך.

רמה 3: אוטומציה מותנית

הרכב מסוגל לבצע את כל משימות הנהיגה בתנאים מסוימים, אך על הנהג להיות מוכן להשתלט אם הרכב נתקל במצב שאינו יכול להתמודד.

רמה 4: אוטומציה גבוהה

הרכב מסוגל לבצע את כל משימות הנהיגה במגוון רחב של תנאים, אך ייתכן שהנהג עדיין יידרש לקחת שליטה במצבים מסוימים, כגון במזג אוויר גרוע או בסביבות נהיגה מורכבות.

רמה 5: אוטומציה מלאה

הרכב מסוגל לבצע את כל מטלות הנהיגה בכל תנאי, והנהג אינו נדרש להשתלט.

ראוי לציין שמכוניות אוטונומיות עדיין אינן ברמה 5, ולא ברור מתי הן יגיעו לרמה זו. רוב המכוניות בנהיגה עצמית שנמצאות כיום על הכביש הן ברמה 4 ומטה.

מכוניות בנהיגה עצמית: יתרונות וחסרונות

למכוניות בנהיגה עצמית יש פוטנציאל להביא יתרונות רבים, אבל יש גם כמה אתגרים שצריך לטפל בהם לפני שהם יתפשטו.

Pros

• תאונות מופחתות: למכוניות בנהיגה עצמית יש פוטנציאל להפחית משמעותית את מספר התאונות הנגרמות כתוצאה מטעויות אנוש, מה שעלול להוביל לפחות מקרי מוות ופציעות בכביש.
• זרימת תנועה משופרת: מכוניות בנהיגה עצמית יכולות לשפר את זרימת התנועה ולהפחית עומס על ידי תקשורת אחת עם השנייה וקבלת החלטות בזמן אמת כדי לייעל את המסלולים והמהירות שלהן.
• ניידות מוגברת: מכוניות בנהיגה עצמית עשויות להגביר את הניידות של אנשים שאינם מסוגלים לנהוג בגלל גיל, מוגבלות או גורמים אחרים.
• הטבות סביבתיות: מכוניות בנהיגה עצמית עשויות להפחית את צריכת הדלק והפליטות, מה שעלול להשפיע לטובה על הסביבה.

חסרונות

• דאגות מהימנות ובטיחות: יש חששות לגבי האמינות והבטיחות של מכוניות בנהיגה עצמית, במיוחד במצבי נהיגה מורכבים או בלתי צפויים.
• אובדן עבודה: מכוניות בנהיגה עצמית עלולות להוביל לאובדן עבודה עבור נהגים אנושיים, כגון נהגי מוניות ומשאיות.
• סוגיות אתיות ומשפטיות: ישנן סוגיות אתיות ומשפטיות שיש לקחת בחשבון, כגון כיצד להבטיח את בטיחות הנוסעים והולכי הרגל וכיצד לטפל באחריות במקרה של תאונה.
• סיכוני אבטחת סייבר: מכוניות בנהיגה עצמית עלולות להיות פגיעות להתקפות סייבר, שעלולות לפגוע בבטיחותן ובפרטיותן.

דוגמאות מהחיים האמיתיים של מכוניות בנהיגה עצמית

ישנן מספר דוגמאות למכוניות בנהיגה עצמית שנמצאות בפיתוח או שכבר נמצאות בדרכים:

Waymo

Waymo היא חברת רכב לנהיגה עצמית בבעלות אלפבית, חברת האם של גוגל. המכוניות האוטונומיות של Waymo נבדקות בכבישים ציבוריים במספר ערים בארצות הברית, ביניהן פיניקס, אריזונה ודטרויט, מישיגן.

[תוכן מוטבע]

טיסלה טייס אוטומטי

טיסלה טייס אוטומטי היא מערכת נהיגה חצי אוטונומית הזמינה בדגמי טסלה מסוימים. למרות שהוא אינו נהיגה עצמית לחלוטין, הוא מאפשר למכונית להתמודד עם כמה משימות נהיגה, כגון שמירת נתיב והחלפת נתיב, עם קלט מינימלי מהנהג.

[תוכן מוטבע]

שיוט

שיוט היא חברת רכב לנהיגה עצמית בבעלות ג'נרל מוטורס. המכוניות האוטונומיות של קרוז נבדקות בכבישים ציבוריים בסן פרנסיסקו, קליפורניה ופיניקס, אריזונה.

[תוכן מוטבע]

כּוֹכָב הַשַׁחַר

כּוֹכָב הַשַׁחַר הינה חברת רכב לנהיגה עצמית המפתחת טכנולוגיית רכב אוטונומי לשימוש במגוון יישומים, לרבות רכבי נוסעים, רכבי משלוח ותחבורה ציבורית. המכוניות האוטונומיות של אורורה נבדקות בכבישים ציבוריים במספר ערים בארצות הברית.

[תוכן מוטבע]

טעימות מפתח

• לבינה מלאכותית תפקיד מכריע בפיתוח ותפעול של מכוניות בנהיגה עצמית.
• בינה מלאכותית מאפשרת למכוניות בנהיגה עצמית לחוש, לתפוס ולנווט את סביבתן, כמו גם לקבל החלטות בזמן אמת על סמך נתונים שנאספו מהחיישנים שלהן.
• למידה עמוקה, סוג של למידת מכונה הכוללת אימון רשתות עצביות מלאכותיות על מערכי נתונים גדולים, נמצא בשימוש נרחב בפיתוח מכוניות בנהיגה עצמית.
• מכוניות לנהיגה עצמית מסווגות בדרך כלל לפי רמות אוטומציה, החל מרמה 0 (ללא אוטומציה) ועד לרמה 5 (אוטונומית מלאה).
• רוב המכוניות בנהיגה עצמית שנמצאות כיום על הכביש הן ברמה 4 ומטה, כלומר הן מסוגלות לבצע את כל משימות הנהיגה בתנאים מסוימים, אך הנהג חייב להיות מוכן להשתלט במידת הצורך.
• למכוניות בנהיגה עצמית יש פוטנציאל להפחית משמעותית את מספר התאונות הנגרמות כתוצאה מטעויות אנוש, מה שעלול להוביל לפחות מקרי מוות ופציעות בכביש.
• מכוניות בנהיגה עצמית יכולות לשפר את זרימת התנועה ולהפחית עומס על ידי תקשורת זו עם זו וקבלת החלטות בזמן אמת כדי לייעל את המסלולים והמהירות שלהן.
• מכוניות בנהיגה עצמית עשויות להגביר את הניידות של אנשים שאינם מסוגלים לנהוג בגלל גיל, מוגבלות או גורמים אחרים.
• מכוניות בנהיגה עצמית עשויות להפחית את צריכת הדלק והפליטות, מה שעלול להשפיע לטובה על הסביבה.
• ישנם אתגרים שיש לטפל בהם לפני שמכוניות בנהיגה עצמית הופכות לנפוצה, כולל פיתוח מערכות בינה מלאכותית שהן אמינות ובטוחות מספיק לשימוש בכבישים ציבוריים, כמו גם בעיות רגולטוריות, משפטיות ואתיות.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/