O potrivire creată în raiul transporturilor: AI și mașini cu conducere autonomă

Inteligența artificială (AI) are potențialul de a revoluționa modul în care conducem și transportăm bunuri și oameni. Mașinile cu conducere autonomă, cunoscute și ca vehicule autonome, sunt un tip de vehicul care utilizează inteligența artificială și alte tehnologii avansate pentru a naviga pe drumuri și autostrăzi fără a fi nevoie de un șofer uman.

Există mai multe beneficii pentru mașinile care se conduc singure. În primul rând, ele au potențialul de a reduce semnificativ numărul de accidente cauzate de eroarea umană. Acest lucru ar putea duce la mai puține decese și răniți pe drum. De asemenea, mașinile care se conduc singure ar putea îmbunătăți fluxul de trafic și pot reduce aglomerația, deoarece sunt capabile să comunice între ele și să ia decizii în timp real pentru a-și optimiza rutele și vitezele.

În plus, mașinile cu conducere autonomă ar putea avea, de asemenea, un impact pozitiv asupra mediului prin reducerea consumului de combustibil și a emisiilor. De asemenea, ar putea crește mobilitatea persoanelor care nu pot conduce din cauza vârstei, dizabilității sau a altor factori.

Cum se folosește inteligența artificială în mașinile cu conducere autonomă?

Mai sunt multe provocări de abordat înainte ca mașinile cu conducere autonomă să devină larg răspândite. Una dintre principalele provocări este dezvoltarea sistemelor AI care sunt suficient de fiabile și sigure pentru a fi utilizate pe drumurile publice. Există, de asemenea, aspecte de reglementare, juridice și etice care trebuie luate în considerare, cum ar fi modul de asigurare a siguranței pasagerilor și a pietonilor și modul de gestionare a răspunderii în cazul unui accident.

În ciuda acestor provocări, dezvoltarea mașinilor autonome avansează într-un ritm rapid. Multe companii, inclusiv producătorii auto tradiționali și firmele tehnologice, investesc masiv în tehnologie, iar mașinile cu conducere autonomă sunt deja testate pe drumurile publice în unele zone. Este probabil ca în viitorul apropiat să vedem mașini autonome pe drumuri, deși este dificil de prezis exact când vor deveni comune.

Inteligența artificială în industria auto

Iată câteva moduri în care inteligența artificială este folosită în mașinile cu conducere autonomă:

Sentire și percepție

Mașinile cu conducere autonomă folosesc o varietate de senzori, cum ar fi camere, lidar, radar și senzori cu ultrasunete, pentru a aduna date despre împrejurimile lor. Aceste date sunt apoi procesate și analizate folosind algoritmi AI pentru a crea o hartă detaliată a mediului și pentru a identifica obiecte, cum ar fi pietoni, alte vehicule, semafoare și semne rutiere.

Luarea deciziilor

Mașinile care se conduc singure folosesc inteligența artificială pentru a lua decizii în timp real pe baza datelor pe care le adună de la senzorii lor. De exemplu, dacă o mașină cu conducere autonomă detectează un pieton care traversează drumul, va folosi AI pentru a determina cel mai bun curs de acțiune, cum ar fi încetinirea sau oprirea.

Modelarea predictivă

Mașinile cu conducere autonomă folosesc inteligența artificială pentru a prezice comportamentul altor utilizatori ai drumului, cum ar fi pietonii și alte vehicule. Acest lucru ajută mașina să anticipeze potențialele probleme și să ia măsurile adecvate pentru a le evita.

Procesarea limbajului natural

Unele mașini cu conducere autonomă sunt echipate cu tehnologie de recunoaștere a vocii care permite pasagerilor să comunice cu mașina folosind limbajul natural. Această tehnologie folosește AI pentru a înțelege și a răspunde la comenzile vorbite.

În general, AI este o componentă cheie a mașinilor cu conducere autonomă, permițându-le să simtă, să perceapă și să navigheze în mediul lor, precum și să ia decizii și să răspundă la condițiile în schimbare în timp real.

Învățare profundă în mașinile autonome

Învățarea profundă este un tip de învățare automată care implică antrenarea rețelelor neuronale artificiale pe seturi mari de date. Aceste rețele neuronale sunt capabile să învețe și să recunoască modele în date și pot fi utilizate pentru a îndeplini o gamă largă de sarcini, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural și modelarea predictivă.

În contextul mașinilor cu conducere autonomă, învățarea profundă este adesea folosită pentru a îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea sistemelor de inteligență artificială care permit mașinii să navigheze și să ia decizii. De exemplu, algoritmii de învățare profundă pot fi antrenați pe seturi mari de date de imagini și videoclipuri pentru a permite mașinii să recunoască și să clasifice obiectele din mediul său, cum ar fi pietonii, alte vehicule și semnele de circulație.

---

Cadrul de învățare profundă PaddlePaddle extinde AI la aplicații industriale

---

Învățarea profundă este, de asemenea, utilizată pentru a îmbunătăți acuratețea modelării predictive în mașinile cu conducere autonomă. De exemplu, mașina poate folosi algoritmi de învățare profundă pentru a analiza datele de la senzorii săi și pentru a prezice probabilitatea ca un pieton să traverseze drumul într-o anumită locație sau probabilitatea ca un alt vehicul să facă o schimbare bruscă a benzii.

Importanța GDDR6 pentru mașinile cu conducere autonomă

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) este un tip de memorie care este utilizat în unitățile de procesare grafică (GPU) pentru a stoca și procesa date pentru redarea grafică și alte sarcini intensive de calcul. În contextul conducerii autonome, GDDR6 este important pentru că permite procesarea de mare viteză a unor cantități mari de date necesare pentru funcționarea mașinilor cu conducere autonomă.

Mașinile cu conducere autonomă se bazează pe o varietate de senzori, cum ar fi camere, lidar, radar și senzori ultrasonici, pentru a colecta date despre împrejurimile lor. Aceste date sunt apoi procesate și analizate folosind algoritmi AI pentru a crea o hartă detaliată a mediului și pentru a identifica obiecte, cum ar fi pietoni, alte vehicule, semafoare și semne rutiere. Procesarea și analiza datelor necesare pentru a activa aceste sarcini necesită un calcul intensiv și necesită memorie de mare viteză, cum ar fi GDDR6, pentru a stoca și a accesa datele rapid.

Pe lângă faptul că permite procesarea de mare viteză a datelor, GDDR6 este, de asemenea, eficient din punct de vedere energetic, ceea ce este important pentru funcționarea mașinilor cu conducere autonomă, deoarece acestea trebuie să poată funcționa perioade lungi de timp fără a fi nevoie să fie reîncărcate.

În general, GDDR6 este o tehnologie importantă pentru viitorul conducerii autonome, deoarece permite procesarea rapidă și eficientă a cantităților mari de date necesare pentru funcționarea mașinilor cu conducere autonomă.

Algoritmi de inteligență artificială auto și mașini cu conducere autonomă

Atât metodele de învățare supravegheată, cât și cele nesupravegheate sunt utilizate în algoritmii AI auto.

Învățare supravegheată

Învățarea supravegheată este un tip de învățare automată în care un model este antrenat pe un set de date etichetat, ceea ce înseamnă că datele au fost etichetate cu rezultatul corect. Scopul învățării supravegheate este de a învăța o funcție care mapează intrările la ieșiri pe baza datelor etichetate.

În timpul procesului de antrenament, modelul este prezentat cu un set de perechi de intrare/ieșire și folosește un algoritm de optimizare pentru a-și ajusta parametrii interni, astfel încât să poată prezice cu exactitate rezultatul având în vedere o nouă intrare. Odată ce modelul a fost antrenat, acesta poate fi folosit pentru a face predicții asupra datelor noi, nevăzute.

Învățarea supravegheată este folosită în mod obișnuit pentru sarcini precum clasificarea (predicarea unei etichete de clasă), regresia (predicarea unei valori continue) și predicția structurată (predicția unei secvențe sau a unei ieșiri structurate în arbore).

Învățarea supravegheată poate fi utilizată în mașinile cu conducere autonomă în mai multe moduri. Iată câteva exemple:

• Recunoașterea obiectelor: Algoritmii de învățare supravegheat pot fi folosiți pentru a antrena un model să recunoască obiecte din datele colectate de senzorii unei mașini cu conducere autonomă. De exemplu, un model ar putea fi instruit să recunoască pietonii, alte vehicule, semafoarele și semnele rutiere în imagini sau nori de puncte lidar.
• Modelare: Algoritmii de învățare supravegheată pot fi utilizați pentru a antrena un model pentru a prezice probabilitatea ca anumite evenimente să apară în mediu. De exemplu, un model ar putea fi antrenat pentru a prezice probabilitatea ca un pieton să traverseze drumul într-o anumită locație sau probabilitatea ca un alt vehicul să facă o schimbare bruscă a benzii.
• Predicția comportamentului: Algoritmii de învățare supravegheată pot fi utilizați pentru a antrena un model pentru a prezice comportamentul altor utilizatori ai drumului, cum ar fi pietonii și alte vehicule. Acest lucru ar putea fi folosit, de exemplu, pentru a prezice probabilitatea ca un pieton să traverseze drumul într-o anumită locație sau pentru a prezice probabilitatea ca un alt vehicul să facă o schimbare bruscă a benzii.

Învățare nesupravegheată

Învățarea nesupravegheată este un tip de învățare automată în care un model este antrenat pe un set de date neetichetat, ceea ce înseamnă că datele nu sunt etichetate cu rezultatul corect. Scopul învățării nesupravegheate este de a descoperi modele sau relații în date, mai degrabă decât de a prezice un rezultat specific.

Algoritmii de învățare nesupravegheați nu au o țintă specifică de prezis și sunt folosiți în schimb pentru a găsi modele și relații în date. Acești algoritmi sunt adesea folosiți pentru sarcini precum gruparea (gruparea punctelor de date similare împreună), reducerea dimensionalității (reducerea numărului de caracteristici din date) și detectarea anomaliilor (identificarea punctelor de date care sunt neobișnuite sau nu se potrivesc cu restul datelor). date).

Învățarea nesupravegheată poate fi folosită în mașinile cu conducere autonomă în mai multe moduri. Iată câteva exemple:

• Detectarea anomaliilor: Algoritmii de învățare nesupravegheați pot fi utilizați pentru a identifica evenimente neobișnuite sau neașteptate în datele colectate de senzorii unei mașini cu conducere autonomă. De exemplu, un algoritm de învățare nesupravegheat ar putea fi utilizat pentru a identifica un pieton care traversează drumul într-o locație neașteptată sau un vehicul care face o schimbare bruscă a benzii.
• clustering: Algoritmii de învățare nesupravegheați pot fi utilizați pentru a grupa datele colectate de senzorii unei mașini autonome, grupând puncte de date similare împreună. Aceasta ar putea fi folosită, de exemplu, pentru a grupa punctele de date care corespund diferitelor tipuri de suprafețe rutiere sau pentru a grupa punctele de date care corespund diferitelor condiții de trafic.
• Extragerea caracteristicii: Algoritmii de învățare nesupravegheați pot fi utilizați pentru a extrage caracteristici din datele colectate de senzorii unei mașini cu conducere autonomă. De exemplu, un algoritm de învățare nesupravegheat ar putea fi utilizat pentru a identifica caracteristicile dintr-un nor de puncte lidar care corespund marginilor obiectelor din mediu sau pentru a identifica caracteristicile dintr-o imagine care corespund marginilor obiectelor din scenă.

Niveluri de autonomie la mașinile cu conducere autonomă

Mașinile cu conducere autonomă sunt în general clasificate în funcție de niveluri de automatizare, variind de la nivelul 0 (fără automatizare) până la nivelul 5 (complet autonome). Nivelurile de automatizare sunt definite de Society of Automotive Engineers (SAE) și sunt după cum urmează:

Nivelul 0: fără automatizare

Șoferul deține controlul complet asupra vehiculului în orice moment.

Nivelul 1: Asistență pentru șofer

Vehiculul are unele funcții automatizate, precum menținerea benzii de rulare sau controlul adaptiv al vitezei de croazieră, dar șoferul trebuie să rămână atent și gata să preia controlul în orice moment.

Nivelul 2: Automatizare parțială

Vehiculul are funcții automate mai avansate, cum ar fi capacitatea de a controla accelerația, frânarea și direcția vehiculului, dar șoferul trebuie să monitorizeze mediul înconjurător și să fie pregătit să intervină dacă este necesar.

Nivelul 3: Automatizare condiționată

Vehiculul este capabil să îndeplinească toate sarcinile de conducere în anumite condiții, dar șoferul trebuie să fie pregătit să preia controlul dacă vehiculul întâmpină o situație pe care nu o poate face față.

Nivelul 4: Automatizare ridicată

Vehiculul este capabil să îndeplinească toate sarcinile de conducere într-o gamă largă de condiții, dar șoferului i se poate cere totuși să preia controlul în anumite situații, cum ar fi pe vreme rea sau în medii complexe de conducere.

Nivelul 5: automatizare completă

Vehiculul este capabil să îndeplinească toate sarcinile de conducere în orice condiții, iar șoferul nu este obligat să preia controlul.

Este de remarcat faptul că mașinile autonome nu sunt încă la nivelul 5 și nu este clar când vor ajunge la acest nivel. Majoritatea mașinilor cu conducere autonomă aflate în prezent pe drum sunt la nivelul 4 sau mai jos.

Mașini cu conducere autonomă: argumente pro și contra

Mașinile cu conducere autonomă au potențialul de a aduce multe beneficii, dar există și unele provocări care trebuie abordate înainte ca acestea să devină răspândite.

Pro-uri

• Reducerea accidentelor: Mașinile cu conducere autonomă au potențialul de a reduce semnificativ numărul de accidente cauzate de eroare umană, ceea ce ar putea duce la mai puține decese și răniri pe drum.
• Fluxul de trafic îmbunătățit: Mașinile care se conduc singure ar putea îmbunătăți fluxul de trafic și pot reduce aglomerația comunicând între ele și luând decizii în timp real pentru a-și optimiza rutele și vitezele.
• Mobilitate crescută: Mașinile care se conduc singure ar putea crește mobilitatea persoanelor care nu pot conduce din cauza vârstei, a dizabilității sau a altor factori.
• Beneficii pentru mediu: Mașinile cu conducere autonomă ar putea reduce consumul de combustibil și emisiile, ceea ce ar putea avea un impact pozitiv asupra mediului.

Contra

• Probleme de fiabilitate și siguranță: Există îngrijorări cu privire la fiabilitatea și siguranța mașinilor cu conducere autonomă, în special în situații de conducere complexe sau imprevizibile.
• Pierderea locului de muncă: Mașinile care se conduc singure ar putea duce la pierderea locurilor de muncă pentru șoferii umani, cum ar fi șoferii de taxi și de camion.
• Probleme etice și juridice: Există aspecte etice și juridice care trebuie luate în considerare, cum ar fi modul de asigurare a siguranței pasagerilor și a pietonilor și modul de gestionare a răspunderii în cazul unui accident.
• Riscuri de securitate cibernetică: Mașinile care se conduc singure ar putea fi vulnerabile la atacuri cibernetice, care le-ar putea compromite siguranța și confidențialitatea.

Exemple reale de mașini care se conduc singure

Există mai multe exemple de mașini autonome care sunt în curs de dezvoltare sau sunt deja pe drum:

Waymo

Waymo este o companie de mașini autonome care este deținută de Alphabet, compania-mamă a Google. Mașinile autonome Waymo sunt testate pe drumurile publice din mai multe orașe din Statele Unite, inclusiv Phoenix, Arizona și Detroit, Michigan.

[Conținutul încorporat]

Tesla Autopilot

Tesla Autopilot este un sistem de conducere semi-autonom care este disponibil pe anumite modele Tesla. Deși nu este complet autonom, permite mașinii să se ocupe de anumite sarcini de conducere, cum ar fi păstrarea benzii de circulație și schimbarea benzii de circulație, cu o intervenție minimă din partea șoferului.

[Conținutul încorporat]

Croazieră

Croazieră este o companie de mașini autonome care este deținută de General Motors. Mașinile care se conduc singure ale lui Cruise sunt testate pe drumurile publice din San Francisco, California și Phoenix, Arizona.

[Conținutul încorporat]

Auroră

Auroră este o companie de mașini cu auto-conducere care dezvoltă tehnologie pentru vehicule autonome pentru utilizare într-o varietate de aplicații, inclusiv vehicule de pasageri, vehicule de livrare și transport public. Mașinile cu conducere autonomă ale Aurorei sunt testate pe drumurile publice din mai multe orașe din Statele Unite.

[Conținutul încorporat]

Cheltuieli cheie

• Inteligența artificială joacă un rol crucial în dezvoltarea și funcționarea mașinilor cu conducere autonomă.
• Inteligența artificială permite mașinilor cu conducere autonomă să simtă, să perceapă și să navigheze în mediul lor, precum și să ia decizii în timp real pe baza datelor culese de la senzorii lor.
• Învățarea profundă, un tip de învățare automată care implică antrenarea rețelelor neuronale artificiale pe seturi mari de date, este utilizată pe scară largă în dezvoltarea mașinilor cu conducere autonomă.
• Mașinile cu conducere autonomă sunt în general clasificate în funcție de niveluri de automatizare, variind de la nivelul 0 (fără automatizare) până la nivelul 5 (complet autonome).
• Majoritatea mașinilor autonome aflate în prezent pe șosea sunt la nivelul 4 sau mai jos, ceea ce înseamnă că sunt capabile să îndeplinească toate sarcinile de conducere în anumite condiții, dar șoferul trebuie să fie pregătit să preia controlul dacă este necesar.
• Mașinile cu conducere autonomă au potențialul de a reduce semnificativ numărul de accidente cauzate de eroare umană, ceea ce ar putea duce la mai puține decese și răniri pe drum.
• Mașinile care se conduc singure ar putea îmbunătăți fluxul de trafic și pot reduce aglomerația comunicând între ele și luând decizii în timp real pentru a-și optimiza rutele și vitezele.
• Mașinile care se conduc singure ar putea crește mobilitatea persoanelor care nu pot conduce din cauza vârstei, a dizabilității sau a altor factori.
• Mașinile cu conducere autonomă ar putea reduce consumul de combustibil și emisiile, ceea ce ar putea avea un impact pozitiv asupra mediului.
• Există provocări care trebuie abordate înainte ca mașinile autonome să devină răspândite, inclusiv dezvoltarea unor sisteme de inteligență artificială care sunt suficient de fiabile și sigure pentru a fi utilizate pe drumurile publice, precum și problemele de reglementare, legale și etice.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• Sursa: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/