Clau per emportar
- Els fabricants d'automòbils estan recorrent a la intel·ligència artificial per ensenyar als cotxes autònoms com superar els obstacles quotidians.
- Tesla ha presentat recentment el seu nou superordinador que s'utilitzarà per entrenar les xarxes neuronals que alimenten el pilot automàtic de Tesla.
- L'ús de la IA per entrenar cotxes pot augmentar la seguretat, diuen els observadors.
Els cotxes autònoms també necessiten professors, i la intel·ligència artificial (IA) pot ensenyar-los de manera eficient a evitar accidents, probablement millor que les persones.
Una de les millors maneres d'enviar cotxes a Driver's Ed és mitjançant la intel·ligència artificial. Tesla ha presentat recentment el seu nou superordinador que s'utilitzarà per entrenar les xarxes neuronals que alimenten el pilot automàtic de Tesla i la propera IA d'autoconducció. I a mesura que els cotxes es tornen més autònoms, resulta que necessiten molta formació.
"En exposar la IA a dades relacionades amb la conducció de cotxes, la IA pot començar a reconèixer patrons", va dir Chris Nicholson, director general de Pathmind, una empresa que aplica IA a les operacions industrials, en una entrevista per correu electrònic. "Mostra-li imatges i pot aprendre com són els vianants. Mostra-li seqüències d'accions a la carretera i pot aprendre què provoca accidents i com evitar-los."
"Amb les dades adequades, la IA pot fer prediccions molt precises sobre el que mira", va afegir Nicholson. "I quines són les conseqüències d'una acció determinada, com ara girar a l'esquerra o accelerar sota la pluja."
Nombre creixent de professors d'IA
Tesla, Audi, Toyota, el creuer de GM: gairebé tots els grans fabricants d'automòbils fan servir IA d'alguna forma per augmentar les seves capacitats de conducció autònoma, va dir Nicholson. I alguns fabricants que no són fabricants d'automòbils, com ara Waymo de Google, estan treballant amb fabricants d'automòbils com Chrysler Fiat per desenvolupar i provar l'IA de conducció autònoma.
Andrej Karpathy, cap d'IA de Tesla, va presentar recentment l'últim superordinador de la companyia durant una presentació a la Conferència de 2021 sobre visió per ordinador i reconeixement de patrons.
S'ha demostrat que AI és més precís que les persones en situacions de conducció, i és molt probable que disminueixi molt el nombre d'accidents.
El clúster utilitza 720 nodes de 8x GPU NVIDIA A100 Tensor Core (5, 760 GPU en total) per aconseguir 1,8 exaflops de rendiment. Cada exaflop és igual a 1 quintilió d'operacions de coma flotant per segon.
"Aquest és un superordinador realment increïble", va dir Karpathy, segons un comunicat de premsa. "En realitat crec que, en termes de fracàs, aquest és aproximadament el superordinador número 5 del món."
Una xarxa neuronal profunda observa i fa prediccions mentre el cotxe està conduint sense controlar-lo. Es registren les prediccions i es registren qualsevol error o identificació errònia. Els enginyers de Tesla utilitzen aquestes instàncies per crear un conjunt de dades d'entrenament d'escenaris difícils i diversos per refinar la xarxa neuronal, El resultat és una col·lecció d'aproximadament 1 milió de clips de 10 segons gravats a 36 fotogrames per segon, amb un total d'uns 1,5 petabytes de dades. A continuació, la xarxa neuronal s'executa a través d'aquests escenaris repetidament fins que funciona sense error. Finalment, s'envia de nou al vehicle i torna a començar el procés.
Enviament de cotxes a l'escola
L'ús de la IA també pot entrenar cotxes més ràpid que qualsevol humà, va dir Aditya Pathak, experta en transport de l'empresa de serveis professionals Cognizant, en una entrevista per correu electrònic.
"En el procés de desenvolupament de vehicles autònoms, un dels passos crítics és l'anotació de dades", va afegir. "En altres paraules, com s'etiqueten les persones, els llocs i les coses perquè els puguin reconèixer els vehicles?"
Fet manualment, el procés d'exploració de les dades requeriria molt de temps i de mà d'obra. "Amb IA i aprenentatge automàtic, el procés és molt més ràpid i eficient", va dir Pathak.
AI ha d'ensenyar als cotxes autònoms a operar en qualsevol tipus de condició, va dir Anton Slesarev, el cap d'enginyeria de l'empresa de cotxes autònoms Yandex, en una entrevista per correu electrònic. El temps, els treballs a la carretera, els accidents i el comportament i les reaccions inconsistents d' altres conductors poden contribuir a la imprevisibilitat d'un viatge, fins i tot per als conductors que es desplacen al mateix lloc cada dia, va afegir..
Yandex opera el primer servei de taxi robot d'Europa i ja utilitza robots de lliurament automatitzats, els rovers Yandex, per a l'entrega de comandes de clients des de restaurants i botigues de queviures. L'empresa utilitza l'aprenentatge automàtic per ajudar els seus robots a moure's.
"Per exemple, ajuda a realitzar funcions de percepció vital, com ara reconèixer els senyals de trànsit, fins i tot quan estan enfosquits per coses com la pluja o la branca d'un arbre", va dir Slesarev."O per oferir funcions de seguretat, com ara notar un vianant a punt de creuar la carretera, fins i tot de nit o quan el vianant està parcialment amagat per coses com ara cotxes aparcats."
L'ús de la intel·ligència artificial per entrenar cotxes pot augmentar la seguretat, diuen els observadors.
"S'ha demostrat que la IA és més precisa que les persones en situacions de conducció, i és molt probable que disminueixi molt el nombre d'accidents", va dir Nicholson.
