Połączenie stworzone w raju dla transportu: sztuczna inteligencja i samojezdne samochody

Sztuczna inteligencja (AI) może zrewolucjonizować sposób, w jaki jeździmy oraz przewozimy towary i ludzi. Samochody samojezdne, znane również jako pojazdy autonomiczne, to rodzaj pojazdów, które wykorzystują sztuczną inteligencję i inne zaawansowane technologie do poruszania się po drogach i autostradach bez udziału kierowcy.

Autonomiczne samochody mają kilka zalet. Po pierwsze, mają one potencjał znacznego zmniejszenia liczby wypadków spowodowanych błędami ludzkimi. Może to prowadzić do mniejszej liczby ofiar śmiertelnych i obrażeń na drogach. Samochody autonomiczne mogą również poprawić płynność ruchu i zmniejszyć korki, ponieważ są w stanie komunikować się ze sobą i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji tras i prędkości.

Ponadto samojezdne samochody mogą mieć również pozytywny wpływ na środowisko, zmniejszając zużycie paliwa i emisje. Mogą również zwiększyć mobilność osób, które nie są w stanie prowadzić samochodu ze względu na wiek, niepełnosprawność lub inne czynniki.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w samojezdnych samochodach?

Nadal istnieje wiele wyzwań, którym należy sprostać, zanim samochody samojezdne staną się powszechne. Jednym z głównych wyzwań jest opracowanie systemów sztucznej inteligencji, które będą wystarczająco niezawodne i bezpieczne, aby można je było stosować na drogach publicznych. Należy również wziąć pod uwagę kwestie regulacyjne, prawne i etyczne, takie jak zapewnienie bezpieczeństwa pasażerom i pieszym oraz sposób postępowania z odpowiedzialnością w razie wypadku.

Pomimo tych wyzwań rozwój samojezdnych samochodów postępuje w szybkim tempie. Wiele firm, w tym tradycyjni producenci samochodów i firmy technologiczne, dużo inwestuje w technologię, a samochody samojezdne są już testowane na drogach publicznych w niektórych obszarach. Prawdopodobne jest, że w niedalekiej przyszłości na drogach zobaczymy samojezdne samochody, choć trudno dokładnie przewidzieć, kiedy staną się one powszechne.

Sztuczna inteligencja w motoryzacji

Oto kilka sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji w samojezdnych samochodach:

Wyczuwanie i percepcja

Samojezdne samochody wykorzystują różne czujniki, takie jak kamery, lidar, radar i czujniki ultradźwiękowe, aby zbierać dane o swoim otoczeniu. Dane te są następnie przetwarzane i analizowane za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji w celu stworzenia szczegółowej mapy otoczenia i identyfikacji obiektów, takich jak piesi, inne pojazdy, sygnalizacja świetlna i znaki drogowe.

Podejmowanie decyzji

Samochody autonomiczne wykorzystują sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym na podstawie danych zbieranych z czujników. Na przykład, jeśli samojezdny samochód wykryje pieszego przechodzącego przez ulicę, użyje sztucznej inteligencji do określenia najlepszego sposobu działania, takiego jak zwolnienie lub zatrzymanie.

Modelowanie predykcyjne

Samochody autonomiczne wykorzystują sztuczną inteligencję do przewidywania zachowania innych użytkowników dróg, takich jak piesi i inne pojazdy. Pomaga to samochodowi przewidywać potencjalne problemy i podejmować odpowiednie działania w celu ich uniknięcia.

Przetwarzanie języka naturalnego

Niektóre samochody autonomiczne są wyposażone w technologię rozpoznawania głosu, która pozwala pasażerom komunikować się z samochodem za pomocą języka naturalnego. Ta technologia wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozumienia poleceń głosowych i reagowania na nie.

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem samojezdnych samochodów, umożliwiając im wyczuwanie, postrzeganie i poruszanie się po otoczeniu, a także podejmowanie decyzji i reagowanie na zmieniające się warunki w czasie rzeczywistym.

Głębokie uczenie się w samojezdnych samochodach

Uczenie głębokie to rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje trenowanie sztucznych sieci neuronowych na dużych zbiorach danych. Te sieci neuronowe są w stanie uczyć się i rozpoznawać wzorce w danych i mogą być wykorzystywane do wykonywania szerokiego zakresu zadań, w tym rozpoznawania obrazów i mowy, przetwarzania języka naturalnego i modelowania predykcyjnego.

W kontekście samojezdnych samochodów głębokie uczenie jest często wykorzystywane do poprawy dokładności i niezawodności systemów sztucznej inteligencji, które umożliwiają samochodowi nawigację i podejmowanie decyzji. Na przykład algorytmy głębokiego uczenia można trenować na dużych zbiorach danych obrazów i filmów, aby umożliwić samochodowi rozpoznawanie i klasyfikowanie obiektów w jego otoczeniu, takich jak piesi, inne pojazdy i znaki drogowe.

---

Platforma głębokiego uczenia PaddlePaddle rozszerza sztuczną inteligencję na zastosowania przemysłowe

---

Głębokie uczenie się jest również wykorzystywane do poprawy dokładności modelowania predykcyjnego w samochodach autonomicznych. Na przykład samochód może wykorzystywać algorytmy głębokiego uczenia się do analizowania danych z czujników i przewidywania prawdopodobieństwa przejścia przez ulicę przez pieszego w określonym miejscu lub prawdopodobieństwa nagłej zmiany pasa ruchu przez inny pojazd.

Znaczenie GDDR6 dla samojezdnych samochodów

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) to rodzaj pamięci używany w procesorach graficznych (GPU) do przechowywania i przetwarzania danych do renderowania grafiki i innych zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej. W kontekście autonomicznej jazdy GDDR6 jest ważny, ponieważ umożliwia szybkie przetwarzanie dużych ilości danych, które są wymagane do działania samojezdnych samochodów.

Samojezdne samochody wykorzystują różnorodne czujniki, takie jak kamery, lidar, radar i czujniki ultradźwiękowe, które gromadzą dane o ich otoczeniu. Dane te są następnie przetwarzane i analizowane za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji w celu stworzenia szczegółowej mapy otoczenia i identyfikacji obiektów, takich jak piesi, inne pojazdy, sygnalizacja świetlna i znaki drogowe. Przetwarzanie i analiza danych wymagane do realizacji tych zadań wymaga intensywnych obliczeń i wymaga szybkiej pamięci, takiej jak GDDR6, do przechowywania i szybkiego dostępu do danych.

Oprócz umożliwienia szybkiego przetwarzania danych, GDDR6 jest również energooszczędny, co jest ważne dla działania samojezdnych samochodów, ponieważ muszą one działać przez długi czas bez konieczności ładowania.

Ogólnie rzecz biorąc, GDDR6 jest ważną technologią dla przyszłości autonomicznej jazdy, ponieważ umożliwia szybkie i wydajne przetwarzanie dużych ilości danych wymaganych do działania samojezdnych samochodów.

Algorytmy sztucznej inteligencji motoryzacyjnej i samojezdne samochody

W algorytmach sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej wykorzystywane są zarówno metody uczenia nadzorowanego, jak i nienadzorowanego.

Nadzorowana nauka

Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest szkolony na oznaczonym zbiorze danych, co oznacza, że ​​dane zostały oznaczone odpowiednimi danymi wyjściowymi. Celem nadzorowanego uczenia się jest nauczenie się funkcji, która odwzorowuje dane wejściowe na wyjściowe na podstawie oznaczonych danych.

Podczas procesu uczenia model jest prezentowany z zestawem par wejście/wyjście i wykorzystuje algorytm optymalizacji do dostosowania swoich parametrów wewnętrznych, tak aby mógł dokładnie przewidzieć wyjście przy nowym wejściu. Po przeszkoleniu modelu można go używać do przewidywania nowych, niewidocznych danych.

Uczenie nadzorowane jest powszechnie używane do zadań takich jak klasyfikacja (przewidywanie etykiety klasy), regresja (przewidywanie wartości ciągłej) i przewidywanie strukturalne (przewidywanie sekwencji lub danych wyjściowych o strukturze drzewa).

Nadzorowane uczenie się może być wykorzystywane w samochodach autonomicznych na wiele sposobów. Oto kilka przykładów:

• Rozpoznawanie obiektów: Algorytmy uczenia nadzorowanego mogą być wykorzystywane do uczenia modelu rozpoznawania obiektów w danych zebranych przez czujniki samojezdnego samochodu. Na przykład model można wyszkolić w rozpoznawaniu pieszych, innych pojazdów, sygnalizacji świetlnej i znaków drogowych na obrazach lub chmurach punktów lidarowych.
• Modelowanie: Algorytmy uczenia nadzorowanego można wykorzystać do trenowania modelu w celu przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia pewnych zdarzeń w środowisku. Na przykład model można wytrenować w celu przewidywania prawdopodobieństwa przejścia przez jezdnię przez pieszego w określonym miejscu lub prawdopodobieństwa nagłej zmiany pasa ruchu przez inny pojazd.
• Przewidywanie zachowania: Algorytmy uczenia nadzorowanego można wykorzystać do trenowania modelu w celu przewidywania zachowania innych użytkowników dróg, takich jak piesi i inne pojazdy. Można to wykorzystać na przykład do przewidywania prawdopodobieństwa, że ​​pieszy przejdzie przez ulicę w określonym miejscu lub do przewidywania prawdopodobieństwa, że ​​inny pojazd dokona nagłej zmiany pasa ruchu.

Uczenie się bez nadzoru

Uczenie bez nadzoru to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model jest szkolony na nieoznakowanym zbiorze danych, co oznacza, że ​​dane nie są oznaczone poprawnymi danymi wyjściowymi. Celem uczenia się bez nadzoru jest odkrywanie wzorców lub relacji w danych, a nie przewidywanie konkretnego wyniku.

Algorytmy uczenia bez nadzoru nie mają określonego celu do przewidzenia i zamiast tego są używane do znajdowania wzorców i relacji w danych. Algorytmy te są często używane do zadań takich jak grupowanie (grupowanie podobnych punktów danych), redukcja wymiarowości (zmniejszanie liczby cech w danych) i wykrywanie anomalii (identyfikowanie punktów danych, które są nietypowe lub nie pasują do reszty danych). dane).

Uczenie się bez nadzoru można wykorzystać w samochodach autonomicznych na wiele sposobów. Oto kilka przykładów:

• Wykrywanie anomalii: Algorytmy uczenia się bez nadzoru mogą być wykorzystywane do identyfikowania nietypowych lub nieoczekiwanych zdarzeń w danych zbieranych przez czujniki samojezdnego samochodu. Na przykład algorytm uczenia się bez nadzoru może być wykorzystany do identyfikacji pieszego przechodzącego przez ulicę w nieoczekiwanym miejscu lub pojazdu dokonującego nagłej zmiany pasa ruchu.
• Grupowanie: Algorytmy uczenia się bez nadzoru mogą być wykorzystywane do grupowania danych zebranych przez czujniki autonomicznego samochodu, grupując razem podobne punkty danych. Można to wykorzystać na przykład do grupowania punktów danych odpowiadających różnym typom nawierzchni drogowych lub do grupowania punktów danych odpowiadających różnym warunkom ruchu.
• Ekstrakcja funkcji: Algorytmy uczenia się bez nadzoru można wykorzystać do wyodrębnienia cech z danych zebranych przez czujniki samojezdnego samochodu. Na przykład algorytm uczenia bez nadzoru może być wykorzystany do identyfikowania cech w lidarowej chmurze punktów, które odpowiadają krawędziom obiektów w środowisku lub do identyfikowania cech na obrazie, które odpowiadają krawędziom obiektów w scenie.

Poziomy autonomii w samochodach autonomicznych

Samochody samojezdne są ogólnie klasyfikowane według poziomów automatyzacji, od poziomu 0 (brak automatyzacji) do poziomu 5 (w pełni autonomiczny). Poziomy automatyzacji są określone przez Towarzystwo Inżynierów Motoryzacyjnych (SAE) i są następujące:

Poziom 0: Brak automatyzacji

Kierowca przez cały czas ma pełną kontrolę nad pojazdem.

Poziom 1: Pomoc kierowcy

Pojazd ma pewne zautomatyzowane funkcje, takie jak utrzymywanie pasa ruchu czy adaptacyjny tempomat, ale kierowca musi zachować czujność i być gotowym do przejęcia kontroli w dowolnym momencie.

Poziom 2: Częściowa automatyzacja

Pojazd ma bardziej zaawansowane zautomatyzowane funkcje, takie jak możliwość kontrolowania przyspieszenia, hamowania i kierowania pojazdem, ale kierowca nadal musi monitorować otoczenie i być gotowym do interwencji w razie potrzeby.

Poziom 3: Automatyzacja warunkowa

Pojazd jest w stanie wykonywać wszystkie zadania związane z prowadzeniem pojazdu w określonych warunkach, ale kierowca musi być gotowy do przejęcia kontroli, jeśli pojazd napotka sytuację, z którą nie może sobie poradzić.

Poziom 4: Wysoka automatyzacja

Pojazd jest w stanie wykonywać wszystkie zadania związane z prowadzeniem pojazdu w szerokim zakresie warunków, ale w niektórych sytuacjach, na przykład przy złej pogodzie lub w skomplikowanych warunkach drogowych, kierowca może być nadal zobowiązany do przejęcia kontroli.

Poziom 5: Pełna automatyzacja

Pojazd jest w stanie wykonywać wszystkie zadania związane z prowadzeniem pojazdu w każdych warunkach, a kierowca nie musi przejmować kontroli.

Warto zauważyć, że samochody autonomiczne nie są jeszcze na poziomie 5 i nie jest jasne, kiedy osiągną ten poziom. Większość samojezdnych samochodów obecnie poruszających się po drogach ma poziom 4 lub niższy.

Samochody autonomiczne: wady i zalety

Samochody autonomiczne mogą przynieść wiele korzyści, ale istnieją również pewne wyzwania, którym należy sprostać, zanim staną się powszechne.

ZALETY

• Mniej wypadków: Samochody autonomiczne mogą znacznie zmniejszyć liczbę wypadków spowodowanych błędami ludzkimi, co może prowadzić do mniejszej liczby ofiar śmiertelnych i obrażeń na drogach.
• Poprawiona płynność ruchu: Samochody autonomiczne mogą poprawić płynność ruchu i zmniejszyć korki, komunikując się ze sobą i podejmując decyzje w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji tras i prędkości.
• Zwiększona mobilność: Samojezdne samochody mogą zwiększyć mobilność osób, które nie są w stanie prowadzić ze względu na wiek, niepełnosprawność lub inne czynniki.
• Korzyści dla środowiska: Samochody autonomiczne mogłyby zmniejszyć zużycie paliwa i emisje, co mogłoby mieć pozytywny wpływ na środowisko.

Wady

• Kwestie niezawodności i bezpieczeństwa: Istnieją obawy co do niezawodności i bezpieczeństwa samojezdnych samochodów, zwłaszcza w złożonych lub nieprzewidywalnych sytuacjach drogowych.
• Utrata pracy: Samochody autonomiczne mogą potencjalnie doprowadzić do utraty pracy przez kierowców, takich jak taksówkarze i kierowcy ciężarówek.
• Kwestie etyczne i prawne: Należy wziąć pod uwagę kwestie etyczne i prawne, takie jak zapewnienie bezpieczeństwa pasażerom i pieszym oraz sposób postępowania z odpowiedzialnością w razie wypadku.
• Ryzyka cyberbezpieczeństwa: Samojezdne samochody mogą być podatne na cyberataki, które mogą zagrozić ich bezpieczeństwu i prywatności.

Przykłady aut autonomicznych z życia wziętych

Istnieje kilka przykładów samojezdnych samochodów, które są opracowywane lub są już w ruchu:

Waymo

Waymo to firma samojezdna, której właścicielem jest Alphabet, firma macierzysta Google. Autonomiczne samochody Waymo są testowane na drogach publicznych w kilku miastach w Stanach Zjednoczonych, w tym w Phoenix w Arizonie i Detroit w stanie Michigan.

[Osadzone treści]

Autopilot Tesli

Autopilot Tesli to półautonomiczny system jazdy, który jest dostępny w niektórych modelach Tesli. Chociaż nie jest w pełni samojezdny, pozwala samochodowi wykonywać niektóre zadania związane z prowadzeniem pojazdu, takie jak utrzymywanie pasa ruchu i zmiana pasa ruchu, przy minimalnym udziale kierowcy.

[Osadzone treści]

Rejs

Rejs jest samojezdną firmą samochodową należącą do General Motors. Samojezdne samochody Cruise'a są testowane na drogach publicznych w San Francisco w Kalifornii i Phoenix w Arizonie.

[Osadzone treści]

jutrzenka

jutrzenka to firma zajmująca się samojezdnymi samochodami, która opracowuje technologię pojazdów autonomicznych do użytku w różnych zastosowaniach, w tym w pojazdach osobowych, dostawczych i transporcie publicznym. Samojezdne samochody Aurory są testowane na drogach publicznych w kilku miastach w Stanach Zjednoczonych.

[Osadzone treści]

Kluczowe dania na wynos

• Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w rozwoju i działaniu samojezdnych samochodów.
• Sztuczna inteligencja umożliwia samojezdnym samochodom wykrywanie, postrzeganie i poruszanie się po otoczeniu, a także podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym na podstawie danych zebranych z ich czujników.
• Głębokie uczenie się, rodzaj uczenia maszynowego, które obejmuje trenowanie sztucznych sieci neuronowych na dużych zbiorach danych, jest szeroko stosowane w rozwoju samojezdnych samochodów.
• Samochody samojezdne są ogólnie klasyfikowane według poziomów automatyzacji, od poziomu 0 (brak automatyzacji) do poziomu 5 (w pełni autonomiczny).
• Większość samojezdnych samochodów obecnie poruszających się po drogach ma poziom 4 lub niższy, co oznacza, że ​​są w stanie wykonywać wszystkie zadania związane z prowadzeniem pojazdu w określonych warunkach, ale kierowca musi być gotowy do przejęcia kontroli w razie potrzeby.
• Samochody autonomiczne mogą znacznie zmniejszyć liczbę wypadków spowodowanych błędami ludzkimi, co może prowadzić do mniejszej liczby ofiar śmiertelnych i obrażeń na drogach.
• Samochody autonomiczne mogą poprawić płynność ruchu i zmniejszyć korki, komunikując się ze sobą i podejmując decyzje w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji tras i prędkości.
• Samojezdne samochody mogą zwiększyć mobilność osób, które nie są w stanie prowadzić ze względu na wiek, niepełnosprawność lub inne czynniki.
• Samochody autonomiczne mogłyby zmniejszyć zużycie paliwa i emisje, co mogłoby mieć pozytywny wpływ na środowisko.
• Istnieją wyzwania, którym należy sprostać, zanim samojezdne samochody staną się powszechne, w tym rozwój systemów sztucznej inteligencji, które będą wystarczająco niezawodne i bezpieczne do użytku na drogach publicznych, a także kwestie regulacyjne, prawne i etyczne.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/