Збіг у транспортному раю: ШІ та безпілотні автомобілі

Штучний інтелект (ШІ) має потенціал кардинально змінити спосіб водіння та перевезення товарів і людей. Безпілотні автомобілі, також відомі як автономні транспортні засоби, є типом транспортних засобів, які використовують штучний інтелект та інші передові технології для навігації по дорогах і шосе без потреби людини-водія.

Безпілотні автомобілі мають кілька переваг. По-перше, вони можуть значно зменшити кількість аварій, спричинених помилками людини. Це може призвести до меншої кількості смертей і травм на дорогах. Безпілотні автомобілі також можуть покращити транспортний потік і зменшити затори, оскільки вони можуть спілкуватися один з одним і приймати рішення в режимі реального часу для оптимізації маршрутів і швидкості.

Крім того, безпілотні автомобілі також можуть мати позитивний вплив на навколишнє середовище, зменшуючи споживання палива та викиди. Вони також можуть збільшити мобільність для людей, які не можуть керувати автомобілем через вік, інвалідність або інші фактори.

Як штучний інтелект використовується в безпілотних автомобілях?

Перед тим, як безпілотні автомобілі набудуть широкого поширення, потрібно вирішити багато проблем. Однією з головних проблем є розробка систем штучного інтелекту, які є достатньо надійними та безпечними для використання на дорогах загального користування. Існують також нормативні, правові та етичні питання, які слід розглянути, наприклад, як забезпечити безпеку пасажирів і пішоходів і як розглядати відповідальність у разі аварії.

Незважаючи на ці проблеми, розвиток безпілотних автомобілів рухається вперед швидкими темпами. Багато компаній, у тому числі традиційні автовиробники та технологічні фірми, інвестують значні кошти в технології, і в деяких регіонах безпілотні автомобілі вже випробовуються на дорогах загального користування. Ймовірно, найближчим часом ми побачимо безпілотні автомобілі на дорогах, хоча важко передбачити, коли саме вони стануть поширеними.

Штучний інтелект в автомобільній промисловості

Ось кілька способів використання штучного інтелекту в безпілотних автомобілях:

Відчуття і сприйняття

Безпілотні автомобілі використовують різні датчики, такі як камери, лідари, радар і ультразвукові датчики, щоб збирати дані про оточення. Потім ці дані обробляються та аналізуються за допомогою алгоритмів штучного інтелекту для створення детальної карти навколишнього середовища та ідентифікації об’єктів, таких як пішоходи, інші транспортні засоби, світлофори та дорожні знаки.

Прийняття рішень

Безпілотні автомобілі використовують штучний інтелект для прийняття рішень у режимі реального часу на основі даних, які вони збирають із своїх датчиків. Наприклад, якщо безпілотний автомобіль виявить пішохода, який переходить дорогу, він за допомогою штучного інтелекту визначить найкращу лінію поведінки, наприклад уповільнить або зупиниться.

Прогностичне моделювання

Безпілотні автомобілі використовують ШІ для прогнозування поведінки інших учасників дорожнього руху, наприклад пішоходів та інших транспортних засобів. Це допомагає автомобілю передбачати можливі проблеми та вживати відповідних заходів, щоб їх уникнути.

Обробка природної мови

Деякі безпілотні автомобілі оснащені технологією розпізнавання голосу, яка дозволяє пасажирам спілкуватися з автомобілем за допомогою природної мови. Ця технологія використовує штучний інтелект для розуміння голосових команд і відповіді на них.

Загалом штучний інтелект є ключовим компонентом безпілотних автомобілів, що дозволяє їм відчувати, сприймати та орієнтуватися в навколишньому середовищі, а також приймати рішення та реагувати на зміни умов у реальному часі.

Глибоке навчання в безпілотних автомобілях

Глибоке навчання — це тип машинного навчання, який передбачає навчання штучних нейронних мереж на великих наборах даних. Ці нейронні мережі здатні вивчати та розпізнавати шаблони в даних і можуть використовуватися для виконання широкого кола завдань, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови та прогнозне моделювання.

У контексті безпілотних автомобілів глибоке навчання часто використовується для підвищення точності та надійності систем штучного інтелекту, які дозволяють автомобілю орієнтуватися та приймати рішення. Наприклад, алгоритми глибокого навчання можна навчити на великих наборах даних зображень і відео, щоб дозволити автомобілю розпізнавати та класифікувати об’єкти в своєму оточенні, такі як пішоходи, інші транспортні засоби та дорожні знаки.

---

Платформа глибокого навчання PaddlePaddle розширює ШІ до промислових додатків

---

Глибоке навчання також використовується для підвищення точності прогнозного моделювання в безпілотних автомобілях. Наприклад, автомобіль може використовувати алгоритми глибокого навчання, щоб аналізувати дані своїх датчиків і передбачати ймовірність того, що пішохід перетне дорогу в певному місці, або ймовірність того, що інший транспортний засіб раптово змінить смугу руху.

Важливість GDDR6 для безпілотних автомобілів

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) — це тип пам’яті, який використовується в графічних процесорах (GPU) для зберігання та обробки даних для візуалізації графіки та інших інтенсивних обчислювальних завдань. У контексті автономного водіння GDDR6 важлива, оскільки вона забезпечує високу швидкість обробки великих обсягів даних, необхідних для роботи безпілотних автомобілів.

Безпілотні автомобілі покладаються на різні датчики, такі як камери, лідари, радар і ультразвукові датчики, щоб збирати дані про оточення. Потім ці дані обробляються та аналізуються за допомогою алгоритмів штучного інтелекту для створення детальної карти навколишнього середовища та ідентифікації об’єктів, таких як пішоходи, інші транспортні засоби, світлофори та дорожні знаки. Обробка та аналіз даних, необхідні для виконання цих завдань, є інтенсивними обчислювальними засобами та потребують високошвидкісної пам’яті, такої як GDDR6, для швидкого зберігання та доступу до даних.

Окрім високошвидкісної обробки даних, GDDR6 також енергоефективна, що важливо для роботи безпілотних автомобілів, оскільки вони повинні мати можливість працювати протягом тривалого періоду часу без необхідності підзарядки.

Загалом GDDR6 є важливою технологією для майбутнього автономного водіння, оскільки вона забезпечує швидку та ефективну обробку великих обсягів даних, необхідних для роботи безпілотних автомобілів.

Алгоритми автомобільного штучного інтелекту та самокеровані автомобілі

В автомобільних алгоритмах ШІ використовуються як контрольовані, так і неконтрольовані методи навчання.

Контрольоване навчання

Контрольоване навчання – це тип машинного навчання, у якому модель навчається на позначеному наборі даних, що означає, що дані позначено правильним виходом. Мета навчання під наглядом — вивчити функцію, яка відображає вхідні дані та виходи на основі позначених даних.

Під час процесу навчання моделі представлено набір пар вхідних/вихідних даних і використовується алгоритм оптимізації для налаштування своїх внутрішніх параметрів, щоб вона могла точно передбачити вихідні дані з урахуванням нових вхідних даних. Коли модель навчена, її можна використовувати для прогнозування нових, невідомих даних.

Контрольоване навчання зазвичай використовується для таких завдань, як класифікація (прогнозування мітки класу), регресія (прогнозування безперервного значення) і структуроване передбачення (прогнозування послідовності або деревоподібного результату).

Навчання під наглядом можна використовувати в безпілотних автомобілях різними способами. Ось кілька прикладів:

• Розпізнавання об'єктів: Алгоритми навчання під наглядом можна використовувати, щоб навчити модель розпізнавати об’єкти в даних, зібраних датчиками безпілотного автомобіля. Наприклад, модель можна навчити розпізнавати пішоходів, інші транспортні засоби, світлофори та дорожні знаки на зображеннях або хмарах лідарних точок.
• Моделювання: Алгоритми навчання під наглядом можна використовувати, щоб навчити модель передбачати ймовірність певних подій, що відбуваються в навколишньому середовищі. Наприклад, модель можна навчити передбачати ймовірність того, що пішохід перетне дорогу в певному місці, або ймовірність того, що інший транспортний засіб раптово змінить смугу руху.
• Прогноз поведінки: Алгоритми навчання під наглядом можна використовувати для навчання моделі прогнозуванню поведінки інших учасників дорожнього руху, наприклад пішоходів та інших транспортних засобів. Це можна використовувати, наприклад, для прогнозування ймовірності того, що пішохід перетне дорогу в певному місці, або для прогнозування ймовірності того, що інший транспортний засіб раптово змінить смугу руху.

Непідконтрольне навчання

Неконтрольоване навчання – це тип машинного навчання, у якому модель навчається на непозначеному наборі даних, тобто дані не позначаються правильним виходом. Метою неконтрольованого навчання є виявлення закономірностей або зв’язків у даних, а не прогнозування конкретних результатів.

Алгоритми неконтрольованого навчання не мають конкретної цілі для прогнозування, а замість цього використовуються для пошуку шаблонів і зв’язків у даних. Ці алгоритми часто використовуються для таких завдань, як кластеризація (групування схожих точок даних разом), зменшення розмірності (зменшення кількості ознак у даних) і виявлення аномалій (виявлення точок даних, які є незвичними або не відповідають решті даних). дані).

Навчання без нагляду можна використовувати в безпілотних автомобілях різними способами. Ось кілька прикладів:

• Виявлення аномалій: Алгоритми неконтрольованого навчання можна використовувати для виявлення незвичайних або неочікуваних подій у даних, зібраних датчиками безпілотного автомобіля. Наприклад, неконтрольований алгоритм навчання можна використовувати для ідентифікації пішохода, який переходить дорогу в неочікуваному місці, або транспортного засобу, який різко змінює смугу руху.
• Кластеризація: Алгоритми неконтрольованого навчання можна використовувати для кластеризації даних, зібраних датчиками автономного автомобіля, групуючи разом схожі точки даних. Це можна використовувати, наприклад, для групування точок даних, які відповідають різним типам дорожніх покриттів, або для групування точок даних, які відповідають різним умовам руху.
• Вилучення функції: Алгоритми неконтрольованого навчання можна використовувати для вилучення функцій із даних, зібраних датчиками безпілотного автомобіля. Наприклад, алгоритм неконтрольованого навчання може бути використаний для ідентифікації функцій у хмарі точок лідара, які відповідають краям об’єктів у навколишньому середовищі, або для ідентифікації особливостей на зображенні, які відповідають краям об’єктів у сцені.

Рівні автономності в безпілотних автомобілях

Безпілотні автомобілі зазвичай класифікуються за рівнями автоматизації, починаючи від рівня 0 (без автоматизації) до рівня 5 (повністю автономні). Рівні автоматизації визначаються Товариством автомобільних інженерів (SAE) і є такими:

Рівень 0: відсутність автоматизації

Водій весь час повністю контролює транспортний засіб.

Рівень 1: Допомога водієві

Автомобіль має деякі автоматизовані функції, такі як утримання в смузі руху або адаптивний круїз-контроль, але водій повинен залишатися уважним і готовим взяти контроль у будь-який момент.

Рівень 2: Часткова автоматизація

Транспортний засіб має більш просунуті автоматизовані функції, такі як здатність контролювати прискорення, гальмування та рульове керування транспортним засобом, але водій все одно повинен стежити за навколишнім середовищем і бути готовим втрутитись у разі необхідності.

Рівень 3: Умовна автоматизація

Транспортний засіб здатний виконувати всі завдання водіння за певних умов, але водій повинен бути готовий взяти на себе контроль, якщо автомобіль потрапить у ситуацію, з якою він не зможе впоратися.

Рівень 4: Висока автоматизація

Автомобіль здатний виконувати всі завдання водіння в широкому діапазоні умов, але водієві все одно може знадобитися взяти керування в певних ситуаціях, наприклад у погану погоду або в складних умовах водіння.

Рівень 5: Повна автоматизація

Автомобіль здатний виконувати всі завдання водіння за будь-яких умов, і водієві не потрібно брати на себе керування.

Варто зазначити, що автономні автомобілі ще не досягли 5 рівня, і неясно, коли вони досягнуть цього рівня. Більшість безпілотних автомобілів, які зараз є на дорозі, мають рівень 4 або нижче.

Безпілотні автомобілі: плюси і мінуси

Безпілотні автомобілі можуть принести багато переваг, але є також деякі проблеми, які необхідно вирішити, перш ніж вони набудуть широкого поширення.

профі

• Зменшення аварій: Безпілотні автомобілі можуть значно зменшити кількість аварій, спричинених людськими помилками, що може призвести до меншої кількості смертей і травм на дорозі.
• Поліпшення транспортного потоку: безпілотні автомобілі можуть покращити потік транспорту та зменшити затори, спілкуючись один з одним і приймаючи рішення в режимі реального часу для оптимізації своїх маршрутів і швидкості.
• Підвищена рухливість: Безпілотні автомобілі можуть збільшити мобільність для людей, які не можуть керувати автомобілем через вік, інвалідність або інші фактори.
• Екологічні переваги: Безпілотні автомобілі можуть зменшити споживання палива та викиди, що може мати позитивний вплив на навколишнє середовище.

мінуси

• Надійність і безпека: Є занепокоєння щодо надійності та безпеки безпілотних автомобілів, особливо в складних або непередбачуваних ситуаціях водіння.
• Втрата роботи: Безпілотні автомобілі потенційно можуть призвести до втрати роботи людьми-водіями, такими як водії таксі та вантажівок.
• Етичні та правові питання: Існують етичні та правові питання, які слід розглянути, наприклад, як забезпечити безпеку пасажирів і пішоходів і як розглядати відповідальність у разі аварії.
• Ризики кібербезпеки: Безпілотні автомобілі можуть бути вразливими до кібератак, які можуть поставити під загрозу їх безпеку та конфіденційність.

Реальні приклади безпілотних автомобілів

Є кілька прикладів безпілотних автомобілів, які розробляються або вже є в дорозі:

Веймо

Веймо – це компанія з виробництва безпілотних автомобілів, яка належить Alphabet, материнській компанії Google. Автономні автомобілі Waymo випробовують на дорогах загального користування в кількох містах Сполучених Штатів, включаючи Фінікс, Аризона та Детройт, Мічиган.

[Вбудоване вміст]

Автопілот Тесла

Автопілот Тесла це напівавтономна система водіння, яка доступна на деяких моделях Tesla. Незважаючи на те, що він не є повністю автономним, він дозволяє автомобілю справлятися з деякими завданнями водіння, такими як утримання смуги руху та зміна смуги руху, з мінімальним впливом водія.

[Вбудоване вміст]

Круїз

Круїз це компанія з виробництва безпілотних автомобілів, яка належить General Motors. Безпілотні автомобілі Cruise випробовують на дорогах загального користування в Сан-Франциско, Каліфорнія, і Фініксі, Арізона.

[Вбудоване вміст]

Аврора

Аврора – це компанія з виробництва безпілотних автомобілів, яка розробляє технологію автономних транспортних засобів для використання в різноманітних сферах застосування, включаючи пасажирські транспортні засоби, транспортні засоби доставки та громадський транспорт. Безпілотні автомобілі Aurora випробовують на дорогах загального користування в кількох містах США.

[Вбудоване вміст]

Ключові вивезення

• Штучний інтелект відіграє вирішальну роль у розробці та експлуатації самокерованих автомобілів.
• AI дозволяє безпілотним автомобілям відчувати, сприймати та орієнтуватися в навколишньому середовищі, а також приймати рішення в реальному часі на основі даних, зібраних їхніми датчиками.
• Глибоке навчання, тип машинного навчання, який передбачає навчання штучних нейронних мереж на великих наборах даних, широко використовується при розробці безпілотних автомобілів.
• Безпілотні автомобілі зазвичай класифікуються за рівнями автоматизації, починаючи від рівня 0 (без автоматизації) до рівня 5 (повністю автономні).
• Більшість безпілотних автомобілів, які зараз знаходяться на дорозі, мають рівень 4 або нижче, що означає, що вони здатні виконувати всі завдання водіння за певних умов, але водій повинен бути готовий взяти керування, якщо це необхідно.
• Безпілотні автомобілі можуть значно зменшити кількість аварій, спричинених людськими помилками, що може призвести до меншої кількості смертей і травм на дорозі.
• Безпілотні автомобілі можуть покращити транспортний потік і зменшити затори, спілкуючись один з одним і приймаючи рішення в режимі реального часу для оптимізації своїх маршрутів і швидкості.
• Безпілотні автомобілі можуть збільшити мобільність для людей, які не можуть керувати автомобілем через вік, інвалідність або інші фактори.
• Безпілотні автомобілі можуть зменшити споживання палива та викиди, що може мати позитивний вплив на навколишнє середовище.
• Існують проблеми, які необхідно вирішити до того, як безпілотні автомобілі набудуть широкого поширення, включаючи розробку систем штучного інтелекту, які є надійними та достатньо безпечними для використання на дорогах загального користування, а також нормативні, правові та етичні проблеми.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/