En match made in transport himlen: AI och självkörande bilar

Artificiell intelligens (AI) har potential att revolutionera hur vi kör och transporterar varor och människor. Självkörande bilar, även känd som autonoma fordon, är en typ av fordon som använder AI och annan avancerad teknik för att navigera på vägar och motorvägar utan att behöva en mänsklig förare.

Det finns flera fördelar med självkörande bilar. För det första har de potential att avsevärt minska antalet olyckor orsakade av mänskliga fel. Detta kan leda till färre dödsfall och skador på vägen. Självkörande bilar skulle också kunna förbättra trafikflödet och minska trängseln, eftersom de kan kommunicera med varandra och fatta beslut i realtid för att optimera sina rutter och hastigheter.

Dessutom skulle självkörande bilar också kunna ha en positiv inverkan på miljön genom att minska bränsleförbrukningen och utsläppen. De kan också öka rörligheten för personer som inte kan köra bil på grund av ålder, funktionshinder eller andra faktorer.

Hur används artificiell intelligens i självkörande bilar?

Det finns fortfarande många utmaningar att ta itu med innan självkörande bilar blir utbredda. En av de största utmaningarna är att utveckla AI-system som är tillförlitliga och säkra nog att användas på allmänna vägar. Det finns också regulatoriska, juridiska och etiska frågor att överväga, såsom hur man säkerställer säkerheten för passagerare och fotgängare och hur man hanterar ansvar i händelse av en olycka.

Trots dessa utmaningar går utvecklingen av självkörande bilar framåt i snabb takt. Många företag, inklusive traditionella biltillverkare och teknikföretag, investerar hårt i tekniken, och självkörande bilar testas redan på allmänna vägar i vissa områden. Det är troligt att vi kommer att se självkörande bilar på vägarna inom en snar framtid, även om det är svårt att förutse exakt när de kommer att bli vanliga.

Artificiell intelligens inom bilindustrin

Här är några sätt på vilka artificiell intelligens används i självkörande bilar:

Sensing och perception

Självkörande bilar använder en mängd olika sensorer, såsom kameror, lidar, radar och ultraljudssensorer, för att samla in data om sin omgivning. Dessa data bearbetas och analyseras sedan med hjälp av AI-algoritmer för att skapa en detaljerad karta över miljön och för att identifiera objekt, såsom fotgängare, andra fordon, trafikljus och vägskyltar.

Beslutsfattande

Självkörande bilar använder artificiell intelligens för att fatta beslut i realtid baserat på data de samlar in från sina sensorer. Till exempel, om en självkörande bil upptäcker en fotgängare som korsar vägen, kommer den att använda AI för att avgöra det bästa tillvägagångssättet, som att sakta ner eller stanna.

Förutsägande modellering

Självkörande bilar använder AI för att förutsäga beteendet hos andra trafikanter, som fotgängare och andra fordon. Detta hjälper bilen att förutse potentiella problem och vidta lämpliga åtgärder för att undvika dem.

Naturlig språkbehandling

Vissa självkörande bilar är utrustade med röstigenkänningsteknik som gör att passagerare kan kommunicera med bilen med naturligt språk. Denna teknik använder AI för att förstå och svara på talade kommandon.

Sammantaget är AI en nyckelkomponent i självkörande bilar, vilket gör det möjligt för dem att känna, uppfatta och navigera i sin miljö, samt fatta beslut och reagera på förändrade förhållanden i realtid.

Djup inlärning i självkörande bilar

Deep learning är en typ av maskininlärning som involverar träning av artificiella neurala nätverk på stora datamängder. Dessa neurala nätverk kan lära sig och känna igen mönster i data och kan användas för att utföra ett brett spektrum av uppgifter, inklusive bild- och taligenkänning, naturlig språkbehandling och prediktiv modellering.

I samband med självkörande bilar används ofta djupinlärning för att förbättra noggrannheten och tillförlitligheten hos de artificiella intelligenssystemen som gör det möjligt för bilen att navigera och fatta beslut. Till exempel kan algoritmer för djupinlärning tränas på stora datamängder av bilder och videor för att göra det möjligt för bilen att känna igen och klassificera objekt i sin miljö, såsom fotgängare, andra fordon och trafikskyltar.

---

PaddlePaddles ramverk för djupinlärning utökar AI till industriella applikationer

---

Deep learning används också för att förbättra noggrannheten i prediktiv modellering i självkörande bilar. Till exempel kan bilen använda djupinlärningsalgoritmer för att analysera data från sina sensorer och förutsäga sannolikheten för att en fotgängare korsar vägen på en viss plats, eller sannolikheten för att ett annat fordon plötsligt byter fil.

Vikten av GDDR6 för självkörande bilar

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) är en typ av minne som används i grafikprocessorer (GPU) för att lagra och bearbeta data för grafikrendering och andra beräkningsintensiva uppgifter. I samband med autonom körning är GDDR6 viktig eftersom det möjliggör höghastighetsbehandling av stora mängder data som krävs för driften av självkörande bilar.

Självkörande bilar är beroende av en mängd olika sensorer, såsom kameror, lidar, radar och ultraljudssensorer, för att samla in data om sin omgivning. Dessa data bearbetas och analyseras sedan med hjälp av AI-algoritmer för att skapa en detaljerad karta över miljön och för att identifiera objekt, såsom fotgängare, andra fordon, trafikljus och vägskyltar. Databearbetningen och analysen som krävs för att möjliggöra dessa uppgifter är beräkningsintensiva och kräver höghastighetsminne som GDDR6 för att lagra och komma åt data snabbt.

Förutom att möjliggöra höghastighetsbehandling av data är GDDR6 även energisnål, vilket är viktigt för driften av självkörande bilar, eftersom de behöver kunna fungera under långa perioder utan att behöva laddas.

Sammantaget är GDDR6 en viktig teknik för framtiden för autonom körning, eftersom den möjliggör snabb och effektiv bearbetning av de stora mängder data som krävs för driften av självkörande bilar.

Algoritmer för artificiell intelligens för fordon och självkörande bilar

Både övervakade och oövervakade inlärningsmetoder används i AI-algoritmer för fordon.

Övervakad inlärning

Övervakad inlärning är en typ av maskininlärning där en modell tränas på en märkt dataset, vilket innebär att data har märkts med rätt utdata. Målet med övervakat lärande är att lära sig en funktion som mappar indata till utdata baserat på märkta data.

Under träningsprocessen presenteras modellen med en uppsättning input/output-par och använder en optimeringsalgoritm för att justera sina interna parametrar så att den exakt kan förutsäga utdata med en ny input. När modellen har tränats kan den användas för att göra förutsägelser om nya, osynliga data.

Övervakat lärande används vanligtvis för uppgifter som klassificering (förutsäga en klassetikett), regression (förutsäga ett kontinuerligt värde) och strukturerad förutsägelse (förutsäga en sekvens eller en trädstrukturerad utdata).

Övervakat lärande kan användas i självkörande bilar på ett antal sätt. Här är några exempel:

• Objektigenkänning: Övervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att träna en modell att känna igen objekt i data som samlas in av en självkörande bils sensorer. Till exempel kan en modell tränas att känna igen fotgängare, andra fordon, trafikljus och vägmärken i bilder eller lidarpunktmoln.
• Modellering: Övervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att träna en modell för att förutsäga sannolikheten för att vissa händelser inträffar i miljön. Till exempel kan en modell tränas för att förutsäga sannolikheten för att en fotgängare korsar vägen på en viss plats eller sannolikheten för att ett annat fordon gör ett plötsligt filbyte.
• Beteendeförutsägelse: Övervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att träna en modell för att förutsäga beteendet hos andra trafikanter, såsom fotgängare och andra fordon. Detta kan till exempel användas för att förutsäga sannolikheten att en fotgängare kommer att korsa vägen på en viss plats eller för att förutsäga sannolikheten att ett annat fordon kommer att göra ett plötsligt filbyte.

Oövervakat lärande

Oövervakad inlärning är en typ av maskininlärning där en modell tränas på en omärkt datauppsättning, vilket innebär att data inte är märkta med rätt utdata. Målet med oövervakat lärande är att upptäcka mönster eller samband i data, snarare än att förutsäga en specifik utdata.

Oövervakade inlärningsalgoritmer har inget specifikt mål att förutsäga utan används istället för att hitta mönster och samband i datan. Dessa algoritmer används ofta för uppgifter som klustring (gruppering av liknande datapunkter), dimensionsreduktion (minska antalet funktioner i data) och avvikelsedetektering (identifiering av datapunkter som är ovanliga eller inte passar med resten av data).

Oövervakat lärande kan användas i självkörande bilar på ett antal sätt. Här är några exempel:

• Anomalidetektering: Oövervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att identifiera ovanliga eller oväntade händelser i data som samlas in av en självkörande bils sensorer. Till exempel kan en oövervakad inlärningsalgoritm användas för att identifiera en fotgängare som korsar vägen på en oväntad plats eller ett fordon som gör ett abrupt filbyte.
• kluster: Oövervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att gruppera data som samlats in av en autonom bils sensorer, och gruppera liknande datapunkter tillsammans. Detta kan till exempel användas för att gruppera datapunkter som motsvarar olika typer av vägytor eller för att gruppera datapunkter som motsvarar olika trafikförhållanden.
• Särdragsextraktion: Oövervakade inlärningsalgoritmer kan användas för att extrahera funktioner från data som samlas in av en självkörande bils sensorer. Till exempel kan en oövervakad inlärningsalgoritm användas för att identifiera särdrag i ett lidarpunktmoln som motsvarar kanterna på objekt i miljön eller för att identifiera särdrag i en bild som motsvarar kanterna på objekt i scenen.

Nivåer av autonomi i självkörande bilar

Självkörande bilar klassificeras i allmänhet efter nivåer av automatisering, allt från nivå 0 (ingen automatisering) till nivå 5 (helt autonom). Automationsnivåerna definieras av Society of Automotive Engineers (SAE) och är följande:

Nivå 0: Ingen automatisering

Föraren har hela tiden full kontroll över fordonet.

Nivå 1: Förarassistans

Fordonet har vissa automatiserade funktioner, såsom filhållning eller adaptiv farthållare, men föraren måste vara uppmärksam och redo att ta kontroll när som helst.

Nivå 2: Partiell automatisering

Fordonet har mer avancerade automatiserade funktioner, såsom möjligheten att styra fordonets acceleration, bromsning och styrning, men föraren måste fortfarande övervaka omgivningen och vara redo att ingripa vid behov.

Nivå 3: Villkorlig automatisering

Fordonet klarar alla köruppgifter under vissa förutsättningar, men föraren måste vara redo att ta kontroll om fordonet råkar ut för en situation som det inte klarar av.

Nivå 4: Hög automatisering

Fordonet kan utföra alla köruppgifter under en lång rad förhållanden, men föraren kan fortfarande behöva ta kontroll i vissa situationer, till exempel i dåligt väder eller i komplexa körmiljöer.

Nivå 5: Full automatisering

Fordonet kan utföra alla köruppgifter under alla förhållanden och föraren behöver inte ta kontroll.

Det är värt att notera att autonoma bilar ännu inte är på nivå 5, och det är inte klart när de kommer att nå denna nivå. De flesta självkörande bilar som för närvarande är på vägen är på nivå 4 eller lägre.

Självkörande bilar: För- och nackdelar

Självkörande bilar har potential att ge många fördelar, men det finns också vissa utmaningar som måste åtgärdas innan de blir utbredda.

Fördelar

• Minskade olyckor: Självkörande bilar har potential att avsevärt minska antalet olyckor orsakade av mänskliga fel, vilket kan leda till färre dödsfall och skador på vägen.
• Förbättrat trafikflöde: Självkörande bilar kan förbättra trafikflödet och minska trängseln genom att kommunicera med varandra och fatta beslut i realtid för att optimera sina rutter och hastigheter.
• Ökad rörlighet: Självkörande bilar kan öka rörligheten för personer som inte kan köra på grund av ålder, funktionshinder eller andra faktorer.
• Miljöfördelar: Självkörande bilar skulle kunna minska bränsleförbrukningen och utsläppen, vilket kan ha en positiv inverkan på miljön.

Nackdelar

• Tillförlitlighet och säkerhetsproblem: Det finns farhågor om tillförlitligheten och säkerheten hos självkörande bilar, särskilt i komplexa eller oförutsägbara körsituationer.
• Förlust av jobb: Självkörande bilar kan potentiellt leda till förlust av arbetstillfällen för mänskliga förare, som taxi- och lastbilschaufförer.
• Etiska och juridiska frågor: Det finns etiska och juridiska frågor att överväga, såsom hur man säkerställer säkerheten för passagerare och fotgängare och hur man hanterar ansvar i händelse av en olycka.
• Cybersäkerhetsrisker: Självkörande bilar kan vara sårbara för cyberattacker, vilket kan äventyra deras säkerhet och integritet.

Verkliga exempel på självkörande bilar

Det finns flera exempel på självkörande bilar som utvecklas eller redan är på väg:

Waymo

Waymo är ett självkörande bilföretag som ägs av Alphabet, moderbolaget till Google. Waymos autonoma bilar testas på allmänna vägar i flera städer i USA, inklusive Phoenix, Arizona och Detroit, Michigan.

[Inbäddat innehåll]

Tesla Autopilot

Tesla Autopilot är ett semi-autonomt körsystem som finns på vissa Tesla-modeller. Även om den inte är helt självkörande, tillåter den bilen att hantera vissa köruppgifter, såsom körfältshållning och filbyte, med minimal input från föraren.

[Inbäddat innehåll]

Kryssning

Kryssning är ett självkörande bilföretag som ägs av General Motors. Cruises självkörande bilar testas på allmänna vägar i San Francisco, Kalifornien och Phoenix, Arizona.

[Inbäddat innehåll]

aurora

aurora är ett självkörande bilföretag som utvecklar autonom fordonsteknologi för användning i en mängd olika applikationer, inklusive personbilar, leveransfordon och kollektivtrafik. Auroras självkörande bilar testas på allmänna vägar i flera städer i USA.

[Inbäddat innehåll]

Viktiga takeaways

• Artificiell intelligens spelar en avgörande roll i utvecklingen och driften av självkörande bilar.
• AI gör det möjligt för självkörande bilar att känna av, uppfatta och navigera i sin miljö, samt fatta beslut i realtid baserat på data som samlats in från deras sensorer.
• Deep learning, en typ av maskininlärning som involverar träning av artificiella neurala nätverk på stora datamängder, används flitigt i utvecklingen av självkörande bilar.
• Självkörande bilar klassificeras i allmänhet efter nivåer av automatisering, allt från nivå 0 (ingen automatisering) till nivå 5 (helt autonom).
• De flesta självkörande bilar som för närvarande är på vägen är på nivå 4 eller lägre, vilket innebär att de kan utföra alla köruppgifter under vissa förhållanden, men föraren måste vara redo att ta kontroll om det behövs.
• Självkörande bilar har potential att avsevärt minska antalet olyckor orsakade av mänskliga fel, vilket kan leda till färre dödsfall och skador på vägen.
• Självkörande bilar skulle kunna förbättra trafikflödet och minska trängseln genom att kommunicera med varandra och fatta beslut i realtid för att optimera sina rutter och hastigheter.
• Självkörande bilar kan öka rörligheten för personer som inte kan köra på grund av ålder, funktionshinder eller andra faktorer.
• Självkörande bilar skulle kunna minska bränsleförbrukningen och utsläppen, vilket kan ha en positiv inverkan på miljön.
• Det finns utmaningar att ta itu med innan självkörande bilar blir utbredda, inklusive utvecklingen av artificiell intelligenssystem som är tillförlitliga och säkra nog för användning på allmänna vägar, såväl som regulatoriska, juridiska och etiska frågor.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/