Önemli Bilgiler
- Otomobil üreticileri, sürücüsüz arabalara günlük engellerin üzerinden nasıl geçileceğini öğretmek için yapay zekaya yöneliyor.
- Tesla kısa süre önce Tesla'nın Otopilot'una güç sağlayan sinir ağlarını eğitmek için kullanılacak yeni süper bilgisayarını tanıttı.
- Gözlemciler, Arabaları eğitmek için yapay zeka kullanmanın güvenliği artırabileceğini söylüyor.
Kendi kendini süren arabaların da öğretmenlere ihtiyacı var ve yapay zeka (AI) bu araçlara kazalardan kaçınmayı verimli bir şekilde öğretebilir - muhtemelen insanlardan daha iyi.
Driver's Ed'e araba göndermenin en iyi yollarından biri yapay zeka kullanmaktır. Tesla kısa süre önce Tesla'nın Otopilot'una ve yaklaşan kendi kendini süren yapay zekaya güç veren sinir ağlarını eğitmek için kullanılacak yeni süper bilgisayarını tanıttı. Ve arabalar daha otonom hale geldikçe, çok fazla eğitime ihtiyaçları olduğu ortaya çıktı.
Yapay zekayı endüstriyel operasyonlara uygulayan bir şirket olan Pathmind'in CEO'su Chris Nicholson bir e-posta röportajında, "AI, araba kullanmayla ilgili verilere maruz bırakarak, kalıpları tanımaya başlayabilir" dedi. "Ona resimler gösterin ve yayaların nasıl göründüğünü öğrensin. Ona yoldaki eylemlerin sırasını gösterin ve kazalara neyin yol açtığını ve bunlardan nasıl kaçınılacağını öğrenebilir."
"Yapay zeka, doğru verilerle neye baktığı hakkında çok doğru tahminler yapabilir," diye ekledi Nicholson. "Sola dönmek veya yağmurda hızlanmak gibi belirli bir eylemin sonuçları neler olabilir."
Artan Yapay Zeka Öğretmeni Sayısı
Nicholson, Tesla, Audi, Toyota, GM'in Cruise'u - neredeyse her büyük otomobil üreticisi, kendi kendine sürüş yeteneklerini artırmak için bir şekilde AI kullanıyor, dedi. Ve Google'ın Waymo'su gibi bazı otomobil üreticisi olmayanlar, kendi kendini süren yapay zekayı geliştirmek ve test etmek için Chrysler Fiat gibi otomobil üreticileriyle birlikte çalışıyor.
Tesla'nın AI başkanı Andrej Karpathy, yakın zamanda 2021 Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma Konferansı'ndaki bir sunum sırasında şirketin en yeni süper bilgisayarını tanıttı.
AI'nın sürüş durumlarında insanlardan daha doğru olduğu gösterildi ve kaza sayısını büyük ölçüde az altması çok muhtemel.
Küme, 1.8 exaflop performans elde etmek için 720 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU (toplam 5.760 GPU) düğümü kullanır. Her exaflop, saniyede 1 kentilyon kayan nokta işlemine eşittir.
Bir haber bültenine göre Karpathy, "Bu gerçekten inanılmaz bir süper bilgisayar" dedi. "Aslında flop açısından, bunun kabaca dünyanın 5 numaralı süper bilgisayarı olduğuna inanıyorum."
Derin bir sinir ağı, araç hareket halindeyken aracı kontrol etmeden gözlemler ve tahminlerde bulunur. Tahminler kaydedilir ve herhangi bir hata veya yanlış tanımlama günlüğe kaydedilir. Tesla mühendisleri daha sonra sinir ağını iyileştirmek için zor ve çeşitli senaryolardan oluşan bir eğitim veri seti oluşturmak için bu örnekleri kullanır, Sonuç, saniyede 36 kare hızında kaydedilen yaklaşık 1 milyon 10 saniyelik klipten oluşan ve toplamda yaklaşık 1,5 petabayt veri içeren bir koleksiyondur. Sinir ağı daha sonra hatasız çalışana kadar bu senaryolar üzerinden tekrar tekrar çalıştırılır. Son olarak araca geri gönderilir ve işlem tekrar başlar.
Okula Geri Araba Gönderme
Profesyonel hizmetler firması Cognizant'ın ulaşım uzmanı Aditya Pathak, bir e-posta röportajında, Yapay zekayı kullanarak arabaları herhangi bir insandan daha hızlı eğitebilir, dedi.
"Otonom araçlar için geliştirme sürecinde kritik adımlardan biri de veri açıklamasıdır" diye ekledi. "Başka bir deyişle, araçlar tarafından tanınabilmeleri için insanlar, yerler ve şeyler nasıl etiketlenir?"
Manuel olarak yapıldığında, verilere bakma süreci zaman alıcı ve emek yoğun olacaktır. Pathak, "Yapay zeka ve makine öğrenimi ile süreç çok daha hızlı ve daha verimli" dedi.
Kendi kendini süren otomobil şirketi Yandex'in mühendislik başkanı Anton Slesarev bir e-posta röportajında, AI'nın sürücüsüz arabalara her türlü koşulda nasıl çalışacağını öğretmesi gerektiğini söyledi. Hava durumu, yol çalışması, kazalar ve diğer sürücülerin tutarsız davranışları ve tepkileri, her gün aynı yere gidip gelen sürücüler için bile yolculuğun tahmin edilemezliğine katkıda bulunabilir.
Yandex, Avrupa'nın ilk robot taksi hizmetini işletmektedir ve restoranlardan ve marketlerden müşteri siparişleri teslimatları için halihazırda otomatik teslimat robotları olan Yandex gezicilerini kullanmaktadır. Şirket, robotlarının etrafta dolaşmasına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanıyor.
"Örneğin, yağmur veya ağaç dalı gibi şeyler tarafından gizlenmiş olsalar bile, yol işaretlerini tanımak gibi hayati algı işlevlerini gerçekleştirmeye yardımcı olur," dedi Slesarev."Ya da geceleyin veya yaya park etmiş arabalar gibi şeyler tarafından kısmen gizlendiğinde bile, bir yayayı yoldan geçmek üzereyken fark etmek gibi güvenlik işlevleri sağlamak için."
Gözlemciler, Arabaları eğitmek için yapay zeka kullanmanın güvenliği artırabileceğini söylüyor.
"Yapay zekanın sürüş durumlarında insanlardan daha doğru olduğu gösterildi ve kazaların sayısını büyük ölçüde az altması çok muhtemel," dedi Nicholson.
