Da asporto chiave
- Le case automobilistiche si stanno rivolgendo all'intelligenza artificiale per insegnare alle auto a guida autonoma come superare gli ostacoli quotidiani.
- Tesla ha recentemente presentato il suo nuovo supercomputer che sarà utilizzato per addestrare le reti neurali che alimentano il pilota automatico di Tesla.
- Usare l'IA per addestrare le auto può aumentare la sicurezza, dicono gli osservatori.
Anche le auto a guida autonoma hanno bisogno di insegnanti e l'intelligenza artificiale (AI) può insegnare in modo efficiente a quei veicoli a evitare gli incidenti, probabilmente meglio delle persone.
Uno dei modi migliori per inviare auto a Driver's Ed è usare l'intelligenza artificiale. Tesla ha recentemente presentato il suo nuovo supercomputer che sarà utilizzato per addestrare le reti neurali che alimentano il pilota automatico di Tesla e l'imminente IA a guida autonoma. E man mano che le auto diventano più autonome, si scopre che hanno bisogno di molto addestramento.
"Esponendo l'IA ai dati relativi alla guida delle auto, l'IA può iniziare a riconoscere i modelli", ha affermato in un'intervista via email Chris Nicholson, CEO di Pathmind, una società che applica l'IA alle operazioni industriali. "Mostragli le immagini e può imparare che aspetto hanno i pedoni. Mostragli sequenze di azioni sulla strada e può sapere cosa porta agli incidenti e come evitarli."
"Con i dati corretti, l'IA può fare previsioni molto accurate su ciò che sta guardando", ha aggiunto Nicholson. "E quali potrebbero essere le conseguenze di una determinata azione, come girare a sinistra o accelerare sotto la pioggia."
Numero crescente di insegnanti di intelligenza artificiale
Tesla, Audi, Toyota, GM Cruise: quasi tutte le principali case automobilistiche utilizzano l'IA in qualche modo per aumentare le proprie capacità di guida autonoma, ha affermato Nicholson. E alcune non case automobilistiche, come Waymo di Google, stanno collaborando con case automobilistiche come Chrysler Fiat per sviluppare e testare l'IA a guida autonoma.
Andrej Karpathy, il capo dell'IA di Tesla, ha recentemente presentato l'ultimo supercomputer dell'azienda durante una presentazione alla Conferenza del 2021 sulla visione artificiale e il riconoscimento dei modelli.
L'IA ha dimostrato di essere più precisa delle persone in situazioni di guida ed è molto probabile che diminuirà notevolmente il numero di incidenti.
Il cluster utilizza 720 nodi di 8 GPU NVIDIA A100 Tensor Core (5.760 GPU in totale) per raggiungere 1,8 exaflop di prestazioni. Ogni exaflop equivale a 1 quintilione di operazioni in virgola mobile al secondo.
"Questo è un supercomputer davvero incredibile", ha detto Karpathy, secondo un comunicato stampa. "In re altà credo che in termini di flop, questo sia più o meno il supercomputer n. 5 al mondo."
Una rete neurale profonda osserva e fa previsioni mentre l'auto sta guidando senza effettivamente controllare il veicolo. Le previsioni vengono registrate e tutti gli errori o le identificazioni errate vengono registrati. Gli ingegneri Tesla utilizzano quindi queste istanze per creare un set di dati di addestramento di scenari difficili e diversi per perfezionare la rete neurale, Il risultato è una raccolta di circa 1 milione di clip da 10 secondi registrate a 36 fotogrammi al secondo, per un totale di circa 1,5 petabyte di dati. La rete neurale viene quindi eseguita ripetutamente attraverso questi scenari fino a quando non funziona senza errori. Infine, viene rispedito al veicolo e ricomincia il processo.
Invio delle auto a scuola
L'uso dell'IA può anche addestrare le auto più velocemente di quanto potrebbe fare qualsiasi essere umano, ha affermato in un'intervista via e-mail Aditya Pathak, un'esperta di trasporti per la società di servizi professionali Cognizant.
"Nel processo di sviluppo di veicoli autonomi, uno dei passaggi critici è l'annotazione dei dati", ha aggiunto. "In altre parole, come vengono etichettate persone, luoghi e cose in modo che possano essere riconosciute dai veicoli?"
Fatto manualmente, il processo di ricerca tra i dati richiederebbe tempo e lavoro. "Con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, il processo è molto più veloce ed efficiente", ha affermato Pathak.
L'IA deve insegnare alle auto a guida autonoma come operare in qualsiasi tipo di condizione, ha detto in un'intervista via e-mail Anton Slesarev, il capo dell'ingegneria presso la società di auto a guida autonoma Yandex. Il tempo, i lavori stradali, gli incidenti e il comportamento e le reazioni incoerenti di altri conducenti possono contribuire all'imprevedibilità di un viaggio, anche per i conducenti che si spostano ogni giorno nello stesso luogo, ha aggiunto.
Yandex gestisce il primo servizio di taxi robotizzato in Europa e utilizza già robot di consegna automatizzati, i rover Yandex, per le consegne degli ordini dei clienti da ristoranti e negozi di alimentari. L'azienda utilizza l'apprendimento automatico per aiutare i suoi robot a spostarsi.
"Ad esempio, aiuta a svolgere funzioni di percezione vitali come riconoscere i segnali stradali, anche quando sono oscurati da cose come la pioggia o un ramo di un albero", ha detto Slesarev."O per fornire funzioni di sicurezza come notare un pedone che sta per attraversare la strada, anche di notte o quando il pedone è parzialmente nascosto da cose come le auto parcheggiate."
Usare l'intelligenza artificiale per addestrare le auto può aumentare la sicurezza, dicono gli osservatori.
"L'IA ha dimostrato di essere più precisa delle persone in situazioni di guida, ed è molto probabile che diminuirà notevolmente il numero di incidenti", ha detto Nicholson.
