Негізгі ұсыныстар
- Автокөлік өндірушілер өздігінен жүретін көліктерге күнделікті кедергілерден өтуді үйрету үшін жасанды интеллектке жүгінуде.
- Tesla жақында Tesla автопилотын қуаттандыратын нейрондық желілерді жаттықтыру үшін пайдаланылатын жаңа суперкомпьютерін таныстырды.
- Көліктерді жаттықтыру үшін AI пайдалану қауіпсіздікті арттырады, дейді бақылаушылар.
Өзін-өзі басқаратын көліктерге де мұғалімдер қажет, ал жасанды интеллект (AI) бұл көліктерді апатты болдырмауды тиімді түрде үйрете алады, бұл адамдарға қарағанда жақсырақ болуы мүмкін.
Көліктерді Driver's Ed-ке жіберудің ең жақсы тәсілдерінің бірі - жасанды интеллектті пайдалану. Жақында Tesla өзінің жаңа суперкомпьютерлерін таныстырды, ол Tesla автопилотын қуаттандыратын нейрондық желілерді және алдағы өзін-өзі басқаратын AI-ны үйрету үшін пайдаланылады. Ал көліктер автономды бола бастағанда, оларға көп жаттығу керек екені белгілі болды.
«AI-ды көлік жүргізуге қатысты деректерге көрсету арқылы AI үлгілерді тани бастайды», - деді өнеркәсіптік операцияларға AI қолданатын Pathmind компаниясының бас директоры Крис Николсон электрондық поштаға берген сұхбатында. "Оған кескіндерді көрсетсеңіз, ол жаяу жүргіншілердің қандай болатынын біле алады. Жолдағы әрекеттер тізбегін көрсетіп, апатқа не әкелетінін және олардан қалай сақтану керектігін біле алады."
"Дұрыс деректердің көмегімен AI не қарап жатқаны туралы өте дәл болжам жасай алады", - деп қосты Николсон. "Ал солға бұрылу немесе жаңбырда үдеу сияқты белгілі бір әрекеттің салдары қандай болуы мүмкін."
AI мұғалімдерінің саны өсуде
Tesla, Audi, Toyota, GM's Cruise - әрбір дерлік ірі автокөлік өндіруші өзін-өзі басқару мүмкіндіктерін арттыру үшін AI-ды қандай да бір түрде пайдаланады, деді Николсон. Ал Google компаниясының Waymo сияқты кейбір автоөндіруші емес компаниялар Chrysler Fiat сияқты автокөлік өндірушілерімен өздігінен жүретін AI әзірлеу және сынау үшін жұмыс істеуде.
Тесланың AI бөлімінің басшысы Андрей Карпати жақында 2021 жылы компьютерлік көру және үлгіні тану конференциясында презентация кезінде компанияның ең соңғы суперкомпьютерін таныстырды.
AI көлікті басқаратын адамдарға қарағанда дәлірек екені дәлелденді және бұл апаттардың санын едәуір азайтуы әбден мүмкін.
Кластер 1,8 эксафлоп өнімділікке жету үшін 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU (барлығы 5, 760 GPU) 720 түйінін пайдаланады. Әрбір экзафлоп секундына 1 квинтиллион өзгермелі нүкте операциясына тең.
«Бұл шынымен де керемет суперкомпьютер», - деді Карпати, жаңалықтар релизіне сәйкес. "Мен шын мәнінде флоптар бойынша бұл әлемдегі №5 суперкомпьютер екеніне сенемін."
Терең нейрондық желі көлікті нақты басқармай, көлік жүріп келе жатқанда бақылайды және болжам жасайды. Болжамдар жазылады және кез келген қателер немесе қате сәйкестендірулер тіркеледі. Содан кейін Tesla инженерлері нейрондық желіні нақтылау үшін қиын және әртүрлі сценарийлердің оқу деректер жинағын жасау үшін осы мысалдарды пайдаланады, Нәтиже – секундына 36 кадрмен жазылған шамамен 1 миллион 10 секундтық клиптер жинағы, жалпы көлемі шамамен 1,5 петабайт деректер. Содан кейін нейрондық желі қатесіз жұмыс істегенше осы сценарийлер арқылы қайта-қайта іске қосылады. Соңында ол көлікке қайта жіберіліп, процесті қайта бастайды.
Көліктерді мектепке қайтару
AI-ны қолдану көліктерді кез келген адамға қарағанда жылдам жаттықтыра алады, - деді Cognizant кәсіби қызмет көрсету фирмасының көлік сарапшысы Адитя Патхак электрондық поштаға берген сұхбатында.
«Автономды көліктерді әзірлеу барысында маңызды қадамдардың бірі деректерге аннотация жасау болып табылады», - деп қосты ол. "Басқаша айтқанда, адамдар, орындар және заттар көлік арқылы танылуы үшін қалай белгіленеді?"
Қолмен жасалса, деректерді қарау процесі көп уақытты және көп еңбекті қажет етеді. "AI және машиналық оқыту арқылы процесс әлдеқайда жылдам және тиімдірек болады", - деді Патхак.
AI өзін-өзі басқаратын көліктерге кез келген жағдайда қалай жұмыс істеу керектігін үйретуі керек, - деді Яндекс өздігінен жүретін автомобильдер компаниясының инженерлік бөлімінің басшысы Антон Слесарев электронды поштаға берген сұхбатында. Ауа-райы, жол жұмысы, апаттар, басқа жүргізушілердің мінез-құлқы мен реакцияларының біркелкі еместігі, тіпті күнде бір жерге қатынайтын жүргізушілер үшін де сапардың болжауға болмайтындығына ықпал етуі мүмкін, деп қосты ол.
Яндекс Еуропадағы бірінші робот такси қызметін басқарады және мейрамханалар мен азық-түлік дүкендерінен тұтынушыларға тапсырыс беру үшін автоматтандырылған жеткізу роботтарын, Яндекс роверлерін пайдаланады. Компания роботтарына көмектесу үшін машиналық оқытуды пайдаланады.
"Мәселен, бұл жол белгілерін жаңбыр немесе ағаш бұтағы сияқты нәрселер жасырып қалса да, тану сияқты өмірлік қабылдау функцияларын орындауға көмектеседі», - деді Слесарев."Немесе түнде немесе жаяу жүргіншіні тұраққа қойылған көліктер жартылай жасырып қалған кезде де жолды кесіп өтіп бара жатқан жаяу жүргіншіні байқау сияқты қауіпсіздік функцияларын қамтамасыз ету."
Көліктерді жаттықтыруда жасанды интеллектті пайдалану қауіпсіздікті арттырады, дейді бақылаушылар.
"Жалпы жасанды интеллект жүргізу кезінде адамдарға қарағанда дәлірек екені дәлелденді және бұл апаттар санын айтарлықтай азайтуы әбден мүмкін", - деді Николсон.
