Continental testna vožnja uporablja umetno inteligenco
Tehnično podjetje daje avtomobilom človeške sposobnosti
Temeljna zahteva za najsodobnejšo asistenco za vožnjo in avtonomne sisteme vožnje je natančno razumevanje in natančna ocena cestnega stanja vozila. Da lahko avtomatizirana vozila prevzamejo mesto voznikov, morajo vozila razumeti ravnanje vseh udeležencev v prometu, da se lahko pravilno odločajo v različnih voznih situacijah. Med CES Asia, vodilnim azijskim elektronskim in tehnološkim dogodkom, bo tehnološko podjetje Continental predstavilo platformo za računalniški vid, ki uporablja umetno inteligenco, nevronske mreže in strojno učenje za izboljšanje senzorske tehnologije in opolnomočenje vozila.
Sistem bo uporabljal novo peto generacijo Continentalove večnamenske kamere, ki bo v množično proizvodnjo prišla leta 2020 in bo delovala z nevronskimi mrežami skupaj s tradicionalnimi računalniškimi slikami. Cilj sistema je izboljšati razumevanje situacije z uporabo inteligentnih algoritmov, vključno z določanjem namenov in kretenj pešcev.
»Umetna inteligenca igra pomembno vlogo pri poustvarjanju človeških dejanj. Zahvaljujoč programski opremi z umetno inteligenco lahko avto razlaga zapletene in nepredvidljive situacije – ne vidi le tega, kar je pred mano, ampak tudi tisto, kar bi lahko bilo pred mano,« pravi Carl Haupt, direktor Advanced Driver Assistance. Sistem pri Continentalu. "Umetno inteligenco vidimo kot temeljno tehnologijo za avtonomno vožnjo in sestavni del prihodnosti avtomobilov."
Tako kot vozniki zaznavajo svoje okolje s svojimi čutili, obdelujejo informacije s svojim intelektom, sprejemajo odločitve in jih med vožnjo izvajajo z rokami in nogami, bi tudi avtomatizirani avtomobil moral vse to storiti na enak način. To zahteva, da so njegove sposobnosti vsaj enake človeškim.
Umetna inteligenca odpira nove možnosti za računalniški vid. Umetna inteligenca je lahko videla ljudi in predvidela njihove namere in kretnje. "Avto mora biti dovolj pameten, da razume voznika in okolico," pravi Robert Teal, vodja strojnega učenja pri Advanced Driver Assistance Systems. Primer, ki ponazarja koncept: algoritem v avtomatiziranem nadzornem sistemu se bo odzval šele, ko bo pešec stopil na vozišče. Algoritmi umetne inteligence pa lahko predvidijo namere pešca, ko se približajo. V tem smislu so kot izkušen voznik, ki instinktivno razume, da je takšna situacija potencialno kritična, in se pripravi na ustavitev.
Tako kot ljudje se morajo sistemi umetne inteligence naučiti novih sposobnosti – ljudje to počnejo v avtošolah, v sistemih umetne inteligence prek »nadzorovanega učenja«. Za razvoj programska oprema analizira ogromne količine podatkov, da izlušči uspešne in neuspešne akcijske strategije.
2020-08-30
