Брак, заключенный в транспортном раю: искусственный интеллект и беспилотные автомобили

Искусственный интеллект (ИИ) может революционизировать способы вождения и перевозки товаров и людей. Самоуправляемые автомобили, также известные как автономные транспортные средства, представляют собой тип транспортных средств, в которых используется искусственный интеллект и другие передовые технологии для навигации по дорогам и автомагистралям без необходимости участия человека-водителя.

Беспилотные автомобили имеют ряд преимуществ. Во-первых, они могут значительно сократить количество несчастных случаев, вызванных человеческим фактором. Это может привести к меньшему количеству смертей и травм на дорогах. Беспилотные автомобили также могут улучшить транспортный поток и уменьшить заторы, поскольку они могут общаться друг с другом и принимать решения в режиме реального времени для оптимизации своих маршрутов и скоростей.

Кроме того, беспилотные автомобили также могут оказать положительное влияние на окружающую среду за счет снижения расхода топлива и выбросов. Они также могут повысить мобильность людей, которые не могут водить машину из-за возраста, инвалидности или других факторов.

Как искусственный интеллект используется в беспилотных автомобилях?

Есть еще много проблем, которые необходимо решить, прежде чем беспилотные автомобили станут широко распространены. Одной из основных задач является разработка систем искусственного интеллекта, которые были бы достаточно надежными и безопасными для использования на дорогах общего пользования. Также необходимо учитывать нормативные, юридические и этические вопросы, например, как обеспечить безопасность пассажиров и пешеходов и как нести ответственность в случае аварии.

Несмотря на эти проблемы, разработка беспилотных автомобилей продвигается вперед быстрыми темпами. Многие компании, в том числе традиционные автопроизводители и технологические фирмы, вкладывают значительные средства в эту технологию, а беспилотные автомобили уже проходят испытания на дорогах общего пользования в некоторых районах. Вполне вероятно, что в ближайшем будущем мы увидим на дорогах беспилотные автомобили, хотя сложно предсказать, когда именно они станут обычным явлением.

Искусственный интеллект в автомобильной промышленности.

Вот несколько способов использования искусственного интеллекта в беспилотных автомобилях:

Ощущение и восприятие

Беспилотные автомобили используют различные датчики, такие как камеры, лидары, радары и ультразвуковые датчики, для сбора данных об их окружении. Затем эти данные обрабатываются и анализируются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта для создания подробной карты окружающей среды и идентификации объектов, таких как пешеходы, другие транспортные средства, светофоры и дорожные знаки.

Принимать решение

Беспилотные автомобили используют искусственный интеллект для принятия решений в режиме реального времени на основе данных, которые они собирают со своих датчиков. Например, если беспилотный автомобиль обнаруживает пешехода, переходящего дорогу, он использует ИИ для определения наилучшего способа действий, например, замедления или остановки.

Прогнозное моделирование

Беспилотные автомобили используют ИИ для прогнозирования поведения других участников дорожного движения, таких как пешеходы и другие транспортные средства. Это помогает автомобилю предвидеть потенциальные проблемы и предпринимать соответствующие действия, чтобы их избежать.

Обработка естественного языка

Некоторые беспилотные автомобили оснащены технологией распознавания голоса, которая позволяет пассажирам общаться с автомобилем на естественном языке. Эта технология использует искусственный интеллект для понимания голосовых команд и ответа на них.

В целом ИИ является ключевым компонентом беспилотных автомобилей, позволяя им чувствовать, воспринимать и ориентироваться в окружающей среде, а также принимать решения и реагировать на меняющиеся условия в режиме реального времени.

Глубокое обучение в беспилотных автомобилях

Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который включает в себя обучение искусственных нейронных сетей на больших наборах данных. Эти нейронные сети способны изучать и распознавать закономерности в данных и могут использоваться для выполнения широкого круга задач, включая распознавание изображений и речи, обработку естественного языка и прогнозное моделирование.

В контексте беспилотных автомобилей глубокое обучение часто используется для повышения точности и надежности систем искусственного интеллекта, которые позволяют автомобилю ориентироваться и принимать решения. Например, алгоритмы глубокого обучения можно обучать на больших наборах данных изображений и видео, чтобы автомобиль мог распознавать и классифицировать объекты в своем окружении, такие как пешеходы, другие транспортные средства и дорожные знаки.

---

Фреймворк глубокого обучения PaddlePaddle расширяет область применения ИИ до промышленных приложений

---

Глубокое обучение также используется для повышения точности прогнозного моделирования в беспилотных автомобилях. Например, автомобиль может использовать алгоритмы глубокого обучения для анализа данных своих датчиков и прогнозирования вероятности пешехода, пересекающего дорогу в определенном месте, или вероятности того, что другое транспортное средство внезапно изменит полосу движения.

Важность GDDR6 для беспилотных автомобилей

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) — это тип памяти, который используется в графических процессорах (GPU) для хранения и обработки данных для рендеринга графики и других задач, требующих больших вычислительных ресурсов. В контексте автономного вождения GDDR6 важна, поскольку она обеспечивает высокоскоростную обработку больших объемов данных, необходимых для работы беспилотных автомобилей.

Беспилотные автомобили полагаются на различные датчики, такие как камеры, лидары, радары и ультразвуковые датчики, для сбора данных об их окружении. Затем эти данные обрабатываются и анализируются с помощью алгоритмов искусственного интеллекта для создания подробной карты окружающей среды и идентификации объектов, таких как пешеходы, другие транспортные средства, светофоры и дорожные знаки. Обработка и анализ данных, необходимые для выполнения этих задач, требуют больших вычислительных ресурсов и требуют высокоскоростной памяти, такой как GDDR6, для быстрого хранения данных и доступа к ним.

Помимо обеспечения высокоскоростной обработки данных, GDDR6 также является энергоэффективной, что важно для работы беспилотных автомобилей, поскольку они должны работать в течение длительного периода времени без необходимости подзарядки.

В целом, GDDR6 — важная технология для будущего автономного вождения, поскольку она обеспечивает быструю и эффективную обработку больших объемов данных, необходимых для работы беспилотных автомобилей.

Алгоритмы автомобильного искусственного интеллекта и беспилотные автомобили

В алгоритмах автомобильного ИИ используются как контролируемые, так и неконтролируемые методы обучения.

Контролируемое обучение

Обучение с учителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на помеченном наборе данных, что означает, что данные были помечены правильным выводом. Целью обучения с учителем является изучение функции, которая сопоставляет входные данные с выходными данными на основе помеченных данных.

В процессе обучения модель представлена ​​набором пар входных/выходных данных и использует алгоритм оптимизации для настройки своих внутренних параметров, чтобы она могла точно прогнозировать выходные данные с учетом новых входных данных. После обучения модели ее можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных.

Обучение с учителем обычно используется для таких задач, как классификация (прогнозирование метки класса), регрессия (прогнозирование непрерывного значения) и структурированное прогнозирование (прогнозирование последовательности или древовидного вывода).

Обучение с учителем можно использовать в беспилотных автомобилях несколькими способами. Вот несколько примеров:

• Распознавание объектов: Алгоритмы контролируемого обучения можно использовать для обучения модели распознаванию объектов в данных, собранных датчиками беспилотного автомобиля. Например, модель можно обучить распознавать пешеходов, другие транспортные средства, светофоры и дорожные знаки на изображениях или в облаках точек лидара.
• Моделирование: Алгоритмы обучения с учителем можно использовать для обучения модели предсказанию вероятности определенных событий, происходящих в окружающей среде. Например, модель можно научить предсказывать вероятность того, что пешеход перейдет дорогу в определенном месте, или вероятность того, что другое транспортное средство внезапно изменит полосу движения.
• Прогноз поведения: Алгоритмы контролируемого обучения можно использовать для обучения модели прогнозированию поведения других участников дорожного движения, таких как пешеходы и другие транспортные средства. Это можно использовать, например, для прогнозирования вероятности того, что пешеход перейдет дорогу в определенном месте, или для прогнозирования вероятности того, что другое транспортное средство внезапно сменит полосу движения.

Неконтролируемое обучение

Неконтролируемое обучение — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на немаркированном наборе данных, что означает, что данные не помечены правильным выводом. Целью неконтролируемого обучения является обнаружение закономерностей или взаимосвязей в данных, а не предсказание конкретного результата.

Алгоритмы обучения без учителя не имеют конкретной цели для прогнозирования и вместо этого используются для поиска закономерностей и взаимосвязей в данных. Эти алгоритмы часто используются для таких задач, как кластеризация (группировка похожих точек данных вместе), уменьшение размерности (уменьшение количества признаков в данных) и обнаружение аномалий (выявление точек данных, которые являются необычными или не соответствуют остальной части данных). данные).

Неконтролируемое обучение можно использовать в беспилотных автомобилях несколькими способами. Вот несколько примеров:

• Обнаружение аномалий: Алгоритмы обучения без учителя можно использовать для выявления необычных или неожиданных событий в данных, собранных датчиками беспилотного автомобиля. Например, алгоритм обучения без присмотра можно использовать для идентификации пешехода, переходящего дорогу в неожиданном месте, или автомобиля, который резко меняет полосу движения.
• Кластеризация: Алгоритмы неконтролируемого обучения можно использовать для кластеризации данных, собранных датчиками автономного автомобиля, группируя похожие точки данных вместе. Это можно использовать, например, для группировки точек данных, соответствующих разным типам дорожных покрытий, или для группировки точек данных, соответствующих различным условиям движения.
• Извлечение признаков: Алгоритмы неконтролируемого обучения можно использовать для извлечения признаков из данных, собранных датчиками беспилотного автомобиля. Например, алгоритм обучения без учителя можно использовать для идентификации признаков в облаке точек лидара, которые соответствуют краям объектов в окружающей среде, или для определения признаков на изображении, которые соответствуют краям объектов в сцене.

Уровни автономности беспилотных автомобилей

Самоуправляемые автомобили обычно классифицируют по уровням автоматизации: от уровня 0 (без автоматизации) до уровня 5 (полностью автономные). Уровни автоматизации определяются Обществом автомобильных инженеров (SAE) и являются следующими:

Уровень 0: без автоматизации

Водитель всегда полностью контролирует транспортное средство.

Уровень 1: Помощь водителю

Автомобиль имеет некоторые автоматизированные функции, такие как удержание полосы движения или адаптивный круиз-контроль, но водитель должен оставаться внимательным и готовым взять на себя управление в любой момент.

Уровень 2: Частичная автоматизация

Транспортное средство имеет более продвинутые автоматизированные функции, такие как возможность управления ускорением, торможением и рулевым управлением транспортного средства, но водитель по-прежнему должен следить за окружающей средой и быть готовым вмешаться в случае необходимости.

Уровень 3: Условная автоматизация

Транспортное средство способно выполнять все задачи вождения при определенных условиях, но водитель должен быть готов взять на себя управление, если транспортное средство сталкивается с ситуацией, с которой он не может справиться.

Уровень 4: Высокая автоматизация

Автомобиль способен выполнять все задачи вождения в широком диапазоне условий, но от водителя все же может потребоваться взять на себя управление в определенных ситуациях, например, в плохую погоду или в сложных условиях вождения.

Уровень 5: Полная автоматизация

Транспортное средство способно выполнять все задачи вождения в любых условиях, и водитель не обязан брать на себя управление.

Стоит отметить, что автономные автомобили еще не на уровне 5, и пока не ясно, когда они достигнут этого уровня. Большинство беспилотных автомобилей, находящихся в настоящее время на дорогах, имеют уровень 4 или ниже.

Беспилотные автомобили: плюсы и минусы

Беспилотные автомобили могут принести много преимуществ, но есть и некоторые проблемы, которые необходимо решить, прежде чем они станут широко распространенными.

Плюсы

• Снижение несчастных случаев: Беспилотные автомобили могут значительно сократить количество аварий, вызванных человеческими ошибками, что может привести к меньшему количеству смертей и травм на дороге.
• Улучшенный поток трафика: Беспилотные автомобили могут улучшить транспортный поток и уменьшить заторы, общаясь друг с другом и принимая решения в режиме реального времени для оптимизации своих маршрутов и скоростей.
• Повышенная мобильность: Беспилотные автомобили могут повысить мобильность людей, которые не могут водить машину из-за возраста, инвалидности или других факторов.
• Экологические преимущества: Беспилотные автомобили могут снизить расход топлива и выбросы, что может оказать положительное влияние на окружающую среду.

Минусы

• Вопросы надежности и безопасности: Есть опасения по поводу надежности и безопасности беспилотных автомобилей, особенно в сложных или непредсказуемых дорожных ситуациях.
• Потеря работы: Беспилотные автомобили потенциально могут привести к потере работы водителями-людьми, такими как таксисты и водители грузовиков.
• Этические и правовые вопросы: необходимо учитывать этические и юридические вопросы, например, как обеспечить безопасность пассажиров и пешеходов и как нести ответственность в случае аварии.
• Риски кибербезопасности: Беспилотные автомобили могут быть уязвимы для кибератак, что может поставить под угрозу их безопасность и конфиденциальность.

Реальные примеры беспилотных автомобилей

Есть несколько примеров самоуправляемых автомобилей, которые разрабатываются или уже находятся на дорогах:

Waymo

Waymo — компания по производству беспилотных автомобилей, принадлежащая Alphabet, материнской компании Google. Беспилотные автомобили Waymo проходят испытания на дорогах общего пользования в нескольких городах США, включая Феникс, штат Аризона, и Детройт, штат Мичиган.

[Встраиваемое содержимое]

Автопортрет Тесла

Автопортрет Тесла — это полуавтономная система вождения, доступная на некоторых моделях Tesla. Хотя это не полностью автономное вождение, оно позволяет автомобилю справляться с некоторыми задачами вождения, такими как удержание полосы движения и смена полосы движения, с минимальным участием водителя.

[Встраиваемое содержимое]

Круиз

Круиз — компания по производству беспилотных автомобилей, принадлежащая General Motors. Беспилотные автомобили Cruise проходят испытания на дорогах общего пользования в Сан-Франциско, штат Калифорния, и Фениксе, штат Аризона.

[Встраиваемое содержимое]

Aurora

Aurora — компания по производству беспилотных автомобилей, которая разрабатывает технологию автономных транспортных средств для использования в различных приложениях, включая пассажирские автомобили, автомобили для доставки и общественный транспорт. Беспилотные автомобили Aurora проходят испытания на дорогах общего пользования в нескольких городах США.

[Встраиваемое содержимое]

Основные вынос

• Искусственный интеллект играет решающую роль в разработке и эксплуатации беспилотных автомобилей.
• ИИ позволяет беспилотным автомобилям чувствовать, воспринимать и ориентироваться в окружающей среде, а также принимать решения в режиме реального времени на основе данных, собранных их датчиками.
• Глубокое обучение, тип машинного обучения, который включает обучение искусственных нейронных сетей на больших наборах данных, широко используется при разработке беспилотных автомобилей.
• Беспилотные автомобили обычно классифицируют по уровням автоматизации: от уровня 0 (без автоматизации) до уровня 5 (полностью автономные).
• Большинство беспилотных автомобилей, находящихся в настоящее время на дорогах, имеют уровень 4 или ниже, что означает, что они способны выполнять все задачи вождения при определенных условиях, но водитель должен быть готов взять на себя управление, если это необходимо.
• Беспилотные автомобили могут значительно сократить количество аварий, вызванных человеческими ошибками, что может привести к меньшему количеству смертей и травм на дороге.
• Беспилотные автомобили могут улучшить транспортный поток и уменьшить заторы, общаясь друг с другом и принимая решения в режиме реального времени для оптимизации своих маршрутов и скоростей.
• Беспилотные автомобили могут повысить мобильность людей, которые не могут водить машину из-за возраста, инвалидности или других факторов.
• Беспилотные автомобили могут снизить расход топлива и выбросы, что может оказать положительное влияние на окружающую среду.
• Прежде чем беспилотные автомобили станут широко распространены, необходимо решить ряд проблем, включая разработку систем искусственного интеллекта, которые будут достаточно надежными и безопасными для использования на дорогах общего пользования, а также нормативные, юридические и этические вопросы.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• Источник: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/