Trận đấu được thực hiện trên thiên đường giao thông: AI và xe tự lái

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta lái xe, vận chuyển hàng hóa và con người. Xe tự lái, còn được gọi là xe tự lái, là loại phương tiện sử dụng AI và các công nghệ tiên tiến khác để điều hướng các con đường và đường cao tốc mà không cần người điều khiển.

Có một số lợi ích đối với ô tô tự lái. Thứ nhất, chúng có khả năng làm giảm đáng kể số vụ tai nạn do lỗi của con người gây ra. Điều này có thể dẫn đến ít tử vong và thương tích hơn trên đường. Ô tô tự lái cũng có thể cải thiện lưu lượng giao thông và giảm tắc nghẽn vì chúng có thể giao tiếp với nhau và đưa ra quyết định trong thời gian thực để tối ưu hóa tuyến đường và tốc độ của chúng.

Ngoài ra, xe tự lái cũng có thể có tác động tích cực đến môi trường bằng cách giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và khí thải. Chúng cũng có thể tăng khả năng vận động cho những người không thể lái xe do tuổi tác, khuyết tật hoặc các yếu tố khác.

Trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong xe tự lái?

Vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết trước khi xe tự lái trở nên phổ biến. Một trong những thách thức chính là phát triển các hệ thống AI đủ tin cậy và an toàn để sử dụng trên đường công cộng. Ngoài ra còn có các vấn đề về quy định, pháp lý và đạo đức cần được xem xét, chẳng hạn như cách đảm bảo an toàn cho hành khách và người đi bộ cũng như cách xử lý trách nhiệm pháp lý trong trường hợp xảy ra tai nạn.

Bất chấp những thách thức này, sự phát triển của ô tô tự lái đang tiến lên với tốc độ nhanh chóng. Nhiều công ty, bao gồm các nhà sản xuất ô tô truyền thống và các công ty công nghệ, đang đầu tư mạnh vào công nghệ này và ô tô tự lái đã được thử nghiệm trên đường công cộng ở một số khu vực. Có khả năng chúng ta sẽ thấy những chiếc xe tự lái trên đường trong tương lai gần, mặc dù rất khó để dự đoán chính xác khi nào chúng sẽ trở nên phổ biến.

Trí tuệ nhân tạo trong ngành ô tô

Dưới đây là một số cách mà trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong ô tô tự lái:

Cảm giác và tri giác

Ô tô tự lái sử dụng nhiều loại cảm biến, chẳng hạn như camera, lidar, radar và cảm biến siêu âm, để thu thập dữ liệu về môi trường xung quanh. Dữ liệu này sau đó được xử lý và phân tích bằng thuật toán AI để tạo bản đồ chi tiết về môi trường và xác định các đối tượng, chẳng hạn như người đi bộ, các phương tiện khác, đèn giao thông và biển báo giao thông.

Quyết định

Xe tự lái sử dụng trí thông minh nhân tạo để đưa ra quyết định theo thời gian thực dựa trên dữ liệu thu thập được từ các cảm biến. Ví dụ: nếu ô tô tự lái phát hiện người đi bộ băng qua đường, nó sẽ sử dụng AI để xác định hướng hành động tốt nhất, chẳng hạn như giảm tốc độ hoặc dừng lại.

Mô hình dự đoán

Xe tự lái sử dụng AI để dự đoán hành vi của những người tham gia giao thông khác, chẳng hạn như người đi bộ và các phương tiện khác. Điều này giúp chiếc xe lường trước các vấn đề tiềm ẩn và có hành động thích hợp để tránh chúng.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Một số xe tự lái được trang bị công nghệ nhận dạng giọng nói cho phép hành khách giao tiếp với xe bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công nghệ này sử dụng AI để hiểu và phản hồi các lệnh được nói.

Nhìn chung, AI là một thành phần quan trọng của ô tô tự lái, cho phép chúng cảm nhận, nhận thức và điều hướng môi trường của chúng, cũng như đưa ra quyết định và phản ứng với các điều kiện thay đổi trong thời gian thực.

Học sâu trong ô tô tự lái

Học sâu là một loại học máy liên quan đến việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo trên các tập dữ liệu lớn. Các mạng thần kinh này có thể học và nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập mô hình dự đoán.

Trong bối cảnh ô tô tự lái, học sâu thường được sử dụng để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của hệ thống trí tuệ nhân tạo cho phép ô tô điều hướng và đưa ra quyết định. Ví dụ: các thuật toán học sâu có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh và video để cho phép ô tô nhận dạng và phân loại các đối tượng trong môi trường của nó, chẳng hạn như người đi bộ, các phương tiện khác và biển báo giao thông.

---

Khung học sâu PaddlePaddle mở rộng AI sang các ứng dụng công nghiệp

---

Học sâu cũng được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình dự đoán trong ô tô tự lái. Ví dụ: ô tô có thể sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích dữ liệu từ các cảm biến của nó và dự đoán khả năng người đi bộ băng qua đường tại một địa điểm cụ thể hoặc khả năng một phương tiện khác chuyển làn đường đột ngột.

Tầm quan trọng của GDDR6 đối với xe tự lái

GDDR6 (Graphics Double Data Rate 6) là một loại bộ nhớ được sử dụng trong các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) để lưu trữ và xử lý dữ liệu để kết xuất đồ họa và các tác vụ tính toán chuyên sâu khác. Trong bối cảnh lái xe tự động, GDDR6 rất quan trọng vì nó cho phép xử lý tốc độ cao lượng lớn dữ liệu cần thiết cho hoạt động của ô tô tự lái.

Ô tô tự lái dựa vào nhiều loại cảm biến, chẳng hạn như camera, cảm biến lidar, radar và siêu âm, để thu thập dữ liệu về môi trường xung quanh. Dữ liệu này sau đó được xử lý và phân tích bằng thuật toán AI để tạo bản đồ chi tiết về môi trường và xác định các đối tượng, chẳng hạn như người đi bộ, các phương tiện khác, đèn giao thông và biển báo giao thông. Quá trình xử lý và phân tích dữ liệu cần thiết để kích hoạt các tác vụ này cần nhiều tính toán và yêu cầu bộ nhớ tốc độ cao như GDDR6 để lưu trữ và truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng.

Ngoài việc cho phép xử lý dữ liệu tốc độ cao, GDDR6 còn tiết kiệm năng lượng, điều này rất quan trọng đối với hoạt động của ô tô tự lái, vì chúng cần có khả năng hoạt động trong thời gian dài mà không cần phải sạc lại.

Nhìn chung, GDDR6 là một công nghệ quan trọng cho tương lai của xe tự lái, vì nó cho phép xử lý nhanh chóng và hiệu quả lượng lớn dữ liệu cần thiết cho hoạt động của xe tự lái.

Ô tô thuật toán trí tuệ nhân tạo và ô tô tự lái

Cả hai phương pháp học có giám sát và không giám sát đều được sử dụng trong các thuật toán AI dành cho ô tô.

Học có giám sát

Học có giám sát là một loại máy học trong đó một mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn, nghĩa là dữ liệu đã được gắn nhãn với đầu ra chính xác. Mục tiêu của học có giám sát là học một chức năng ánh xạ đầu vào thành đầu ra dựa trên dữ liệu được dán nhãn.

Trong quá trình đào tạo, mô hình được cung cấp một tập hợp các cặp đầu vào/đầu ra và sử dụng thuật toán tối ưu hóa để điều chỉnh các tham số bên trong của nó để có thể dự đoán chính xác đầu ra khi có đầu vào mới. Khi mô hình đã được đào tạo, nó có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Học có giám sát thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân loại (dự đoán nhãn lớp), hồi quy (dự đoán giá trị liên tục) và dự đoán có cấu trúc (dự đoán một chuỗi hoặc đầu ra có cấu trúc cây).

Học tập có giám sát có thể được sử dụng trong ô tô tự lái theo một số cách. Đây là vài ví dụ:

• Nhận dạng đối tượng: Các thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng để đào tạo một mô hình nhận dạng các đối tượng trong dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến của ô tô tự lái. Ví dụ: một mô hình có thể được đào tạo để nhận dạng người đi bộ, các phương tiện khác, đèn giao thông và biển báo giao thông trong hình ảnh hoặc đám mây điểm.
• mô hình: Các thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng để đào tạo một mô hình nhằm dự đoán khả năng xảy ra một số sự kiện nhất định trong môi trường. Ví dụ, một mô hình có thể được đào tạo để dự đoán khả năng một người đi bộ băng qua đường tại một địa điểm cụ thể hoặc khả năng một phương tiện khác chuyển làn đường đột ngột.
• Dự đoán hành vi: Các thuật toán học có giám sát có thể được sử dụng để đào tạo một mô hình nhằm dự đoán hành vi của những người tham gia giao thông khác, chẳng hạn như người đi bộ và các phương tiện khác. Điều này có thể được sử dụng, ví dụ, để dự đoán khả năng một người đi bộ sẽ băng qua đường tại một vị trí cụ thể hoặc để dự đoán khả năng một phương tiện khác sẽ chuyển làn đường đột ngột.

Học tập không giám sát

Học không giám sát là một loại máy học trong đó một mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu chưa được gắn nhãn, nghĩa là dữ liệu không được gắn nhãn với đầu ra chính xác. Mục tiêu của học không giám sát là khám phá các mẫu hoặc mối quan hệ trong dữ liệu, thay vì dự đoán một đầu ra cụ thể.

Các thuật toán học không giám sát không có mục tiêu cụ thể để dự đoán và thay vào đó được sử dụng để tìm các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Các thuật toán này thường được sử dụng cho các tác vụ như phân cụm (nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau), giảm kích thước (giảm số lượng tính năng trong dữ liệu) và phát hiện bất thường (xác định các điểm dữ liệu bất thường hoặc không phù hợp với phần còn lại của dữ liệu). dữ liệu).

Học tập không giám sát có thể được sử dụng trong ô tô tự lái theo một số cách. Đây là vài ví dụ:

• Phát hiện bất thường: Các thuật toán học không giám sát có thể được sử dụng để xác định các sự kiện bất thường hoặc bất ngờ trong dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến của ô tô tự lái. Ví dụ: thuật toán học tập không giám sát có thể được sử dụng để xác định người đi bộ băng qua đường ở một vị trí không mong muốn hoặc phương tiện chuyển làn đường đột ngột.
• Phân cụm: Các thuật toán học tập không giám sát có thể được sử dụng để phân cụm dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến của ô tô tự trị, nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau. Điều này có thể được sử dụng, ví dụ, để nhóm các điểm dữ liệu tương ứng với các loại mặt đường khác nhau hoặc để nhóm các điểm dữ liệu tương ứng với các điều kiện giao thông khác nhau.
• Khai thác tính năng: Các thuật toán học tập không giám sát có thể được sử dụng để trích xuất các tính năng từ dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến của ô tô tự lái. Ví dụ: thuật toán học không giám sát có thể được sử dụng để xác định các tính năng trong đám mây điểm tương ứng với các cạnh của đối tượng trong môi trường hoặc để xác định các tính năng trong hình ảnh tương ứng với các cạnh của đối tượng trong cảnh.

Mức độ tự chủ trong xe tự lái

Ô tô tự lái thường được phân loại theo mức độ tự động hóa, từ cấp độ 0 (không tự động hóa) đến cấp độ 5 (hoàn toàn tự động). Các cấp độ tự động hóa được xác định bởi Hiệp hội kỹ sư ô tô (SAE) và như sau:

Mức 0: Không tự động hóa

Người lái xe luôn kiểm soát hoàn toàn phương tiện.

Cấp độ 1: Hỗ trợ lái xe

Xe có một số chức năng tự động, chẳng hạn như giữ làn đường hoặc kiểm soát hành trình thích ứng, nhưng người lái phải chú ý và sẵn sàng kiểm soát bất cứ lúc nào.

Cấp độ 2: Tự động hóa một phần

Xe có nhiều chức năng tự động cao cấp hơn, như khả năng kiểm soát gia tốc, phanh và đánh lái của xe nhưng người lái vẫn phải theo dõi môi trường và sẵn sàng can thiệp nếu cần.

Cấp độ 3: Tự động hóa có điều kiện

Xe có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe trong những điều kiện nhất định, nhưng người lái phải sẵn sàng kiểm soát nếu xe gặp tình huống không thể xử lý.

Cấp độ 4: Tự động hóa cao

Xe có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe trong nhiều điều kiện khác nhau, nhưng người lái xe vẫn có thể phải kiểm soát trong một số tình huống nhất định, chẳng hạn như trong điều kiện thời tiết xấu hoặc trong môi trường lái xe phức tạp.

Cấp độ 5: Tự động hóa hoàn toàn

Chiếc xe có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe trong bất kỳ điều kiện nào và người lái xe không cần phải điều khiển.

Điều đáng chú ý là ô tô tự lái vẫn chưa ở cấp độ 5 và không rõ khi nào chúng sẽ đạt đến cấp độ này. Hầu hết các xe tự lái hiện đang chạy trên đường đều ở cấp độ 4 trở xuống.

Xe tự lái: Ưu và nhược điểm

Xe tự lái có khả năng mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số thách thức cần được giải quyết trước khi chúng trở nên phổ biến.

Ưu điểm

• Tai nạn giảm: Ô tô tự lái có khả năng giảm đáng kể số vụ tai nạn do lỗi của con người gây ra, điều này có thể dẫn đến ít trường hợp tử vong và thương tích hơn trên đường.
• Lưu lượng giao thông được cải thiện: Ô tô tự lái có thể cải thiện lưu lượng giao thông và giảm tắc nghẽn bằng cách giao tiếp với nhau và đưa ra quyết định theo thời gian thực để tối ưu hóa tuyến đường và tốc độ của chúng.
• Tăng khả năng vận động: Ô tô tự lái có thể tăng khả năng di chuyển cho những người không thể lái xe do tuổi tác, khuyết tật hoặc các yếu tố khác.
• Lợi ích về môi trường: Ô tô tự lái có thể giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và khí thải, điều này có thể có tác động tích cực đến môi trường.

Nhược điểm

• Mối quan tâm về độ tin cậy và an toàn: Có những lo ngại về độ tin cậy và an toàn của ô tô tự lái, đặc biệt là trong các tình huống lái xe phức tạp hoặc không thể đoán trước.
• Mất việc làm: Ô tô tự lái có khả năng dẫn đến mất việc làm cho người lái xe, chẳng hạn như tài xế taxi và xe tải.
• Các vấn đề đạo đức và pháp lý: Có những vấn đề đạo đức và pháp lý cần được xem xét, chẳng hạn như làm thế nào để đảm bảo an toàn cho hành khách và người đi bộ và làm thế nào để xử lý trách nhiệm pháp lý trong trường hợp xảy ra tai nạn.
• Rủi ro an ninh mạng: Ô tô tự lái có thể dễ bị tấn công mạng, điều này có thể ảnh hưởng đến sự an toàn và quyền riêng tư của chúng.

Ví dụ thực tế về xe tự lái

Có một số ví dụ về ô tô tự lái đang được phát triển hoặc đã có mặt trên đường:

Waymo

Waymo là công ty xe tự lái thuộc sở hữu của Alphabet, công ty mẹ của Google. Ô tô tự hành của Waymo đang được thử nghiệm trên đường công cộng ở một số thành phố ở Hoa Kỳ, bao gồm Phoenix, Arizona và Detroit, Michigan.

[Nhúng nội dung]

Tự động lái Tesla

Tự động lái Tesla là một hệ thống lái xe bán tự động có sẵn trên một số mẫu xe Tesla. Mặc dù nó không hoàn toàn tự lái, nhưng nó cho phép chiếc xe xử lý một số nhiệm vụ lái xe, chẳng hạn như giữ làn đường và thay đổi làn đường, với rất ít thao tác từ người lái.

[Nhúng nội dung]

Cruise

Cruise là một công ty xe tự lái thuộc sở hữu của General Motors. Những chiếc xe tự lái của Cruise đang được thử nghiệm trên đường công cộng ở San Francisco, California và Phoenix, Arizona.

[Nhúng nội dung]

Rạng đông

Rạng đông là một công ty ô tô tự lái đang phát triển công nghệ xe tự lái để sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm xe chở khách, xe giao hàng và phương tiện giao thông công cộng. Những chiếc xe tự lái của Aurora đang được thử nghiệm trên đường công cộng ở một số thành phố của Hoa Kỳ.

[Nhúng nội dung]

Những điểm chính

• Trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển và vận hành xe tự lái.
• AI cho phép ô tô tự lái cảm nhận, nhận thức và điều hướng môi trường của chúng, cũng như đưa ra quyết định theo thời gian thực dựa trên dữ liệu được thu thập từ các cảm biến của chúng.
• Học sâu, một loại máy học liên quan đến việc đào tạo mạng lưới thần kinh nhân tạo trên các tập dữ liệu lớn, được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển ô tô tự lái.
• Ô tô tự lái thường được phân loại theo mức độ tự động hóa, từ cấp độ 0 (không tự động hóa) đến cấp độ 5 (hoàn toàn tự động).
• Hầu hết các xe tự lái hiện đang chạy trên đường đều ở cấp độ 4 trở xuống, nghĩa là chúng có thể thực hiện mọi nhiệm vụ lái xe trong một số điều kiện nhất định, nhưng người lái phải sẵn sàng điều khiển nếu cần.
• Ô tô tự lái có khả năng giảm đáng kể số vụ tai nạn do lỗi của con người gây ra, điều này có thể dẫn đến ít trường hợp tử vong và thương tích hơn trên đường.
• Ô tô tự lái có thể cải thiện lưu lượng giao thông và giảm tắc nghẽn bằng cách giao tiếp với nhau và đưa ra quyết định theo thời gian thực để tối ưu hóa tuyến đường và tốc độ của chúng.
• Ô tô tự lái có thể tăng khả năng di chuyển cho những người không thể lái xe do tuổi tác, khuyết tật hoặc các yếu tố khác.
• Ô tô tự lái có thể giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và khí thải, điều này có thể có tác động tích cực đến môi trường.
• Có những thách thức cần giải quyết trước khi ô tô tự lái trở nên phổ biến, bao gồm việc phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo đủ tin cậy và an toàn để sử dụng trên đường công cộng, cũng như các vấn đề về quy định, pháp lý và đạo đức.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://dataconomy.com/2022/12/artificial-intelligence-and-self-driving/