الوجبات الجاهزة الرئيسية
- يتجه صانعو السيارات إلى الذكاء الاصطناعي لتعليم السيارات ذاتية القيادة كيفية تجاوز العقبات اليومية.
- كشفت Tesla مؤخرًا عن حاسوبها الفائق الجديد الذي سيتم استخدامه لتدريب الشبكات العصبية التي تعمل على تشغيل الطيار الآلي لـ Tesla.
- يقول المراقبون إن استخدام الذكاء الاصطناعي لتدريب السيارات يمكن أن يعزز السلامة.
تحتاج السيارات ذاتية القيادة إلى معلمين أيضًا ، ويمكن للذكاء الاصطناعي (AI) تعليم هذه المركبات بكفاءة لتجنب الحوادث - ربما أفضل من الناس.
من أفضل الطرق لإرسال السيارات إلى Driver’s Ed استخدام الذكاء الاصطناعي. كشفت Tesla مؤخرًا عن حاسوبها الفائق الجديد الذي سيتم استخدامه لتدريب الشبكات العصبية التي تعمل على تشغيل الطيار الآلي في Tesla والذكاء الاصطناعي الذاتي القيادة القادم. وعندما تصبح السيارات أكثر استقلالية ، اتضح أنها بحاجة إلى الكثير من التدريب.
قال كريس نيكولسون ، الرئيس التنفيذي لشركة Pathmind ، وهي شركة تطبق الذكاء الاصطناعي في العمليات الصناعية ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: "من خلال تعريض الذكاء الاصطناعي للبيانات المتعلقة بقيادة السيارات ، يمكن للذكاء الاصطناعي البدء في التعرف على الأنماط". "اعرض له صورًا ، ويمكنه معرفة شكل المشاة. أظهر له تسلسل الإجراءات على الطريق ، ويمكنه معرفة ما يؤدي إلى الحوادث ، وكيفية تجنبها."
"بالبيانات الصحيحة ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم تنبؤات دقيقة للغاية حول ما يبحث عنه ،" أضاف نيكولسون. "وما هي عواقب فعل معين ، مثل الاستدارة لليسار أو التسارع تحت المطر ، قد تكون".
تزايد عدد معلمي الذكاء الاصطناعي
قال نيكولسونتسلا ، أودي ، تويوتا ، كروز جنرال موتورز - تقريبا كل صانع سيارات كبير يستخدم الذكاء الاصطناعي في شكل ما لزيادة قدرات القيادة الذاتية. ويعمل بعض غير مصنعي السيارات ، مثل Waymo من Google ، مع شركات صناعة السيارات مثل Chrysler Fiat لتطوير واختبار الذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية.
Andrej Karpathy ، رئيس الذكاء الاصطناعي في Tesla ، كشف النقاب مؤخرًا عن أحدث كمبيوتر عملاق للشركة خلال عرض تقديمي في مؤتمر 2021 حول رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط.
لقد ثبت أن الذكاء الاصطناعي أكثر دقة من الأشخاص في مواقف القيادة ، ومن المحتمل جدًا أنه سيقلل بشكل كبير من عدد الحوادث.
تستخدم المجموعة 720 عقدة من 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPUs (إجمالي 5 ، 760 وحدة معالجة رسومات) لتحقيق 1.8 exaflops من الأداء. كل إكسافلوب يساوي 1 كوينتيليون عملية فاصلة عائمة في الثانية.
قال كارباثي ، وفقًا لبيان صحفي ، "إنه حقًا كمبيوتر عملاق مذهل". "أعتقد في الواقع أنه من حيث التقلبات ، فإن هذا هو تقريبًا الكمبيوتر العملاق رقم 5 في العالم."
شبكة عصبية عميقة تراقب وتتنبأ أثناء قيادة السيارة دون أن تتحكم فعليًا في السيارة. يتم تسجيل التنبؤات ، ويتم تسجيل أي أخطاء أو أخطاء في تحديد الهوية. يستخدم مهندسو Tesla بعد ذلك هذه الحالات لإنشاء مجموعة بيانات تدريبية من السيناريوهات الصعبة والمتنوعة لتحسين الشبكة العصبية ،
والنتيجة هي تجميع ما يقرب من مليون مقطع مدته 10 ثوانٍ مسجلة بمعدل 36 إطارًا في الثانية ، بإجمالي 1.5 بيتابايت من البيانات. ثم يتم تشغيل الشبكة العصبية من خلال هذه السيناريوهات بشكل متكرر حتى تعمل دون خطأ. أخيرًا ، يتم إعادتها إلى السيارة وتبدأ العملية مرة أخرى.
إرسال السيارات إلى المدرسة
قال Aditya Pathak ، خبير النقل في شركة الخدمات المهنية Cognizant ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني ، إن استخدام الذكاء الاصطناعييمكنه أيضًا تدريب السيارات بشكل أسرع من أي إنسان آخر.
"في عملية تطوير المركبات ذاتية القيادة ، تعد التعليقات التوضيحية للبيانات إحدى الخطوات الحاسمة". "بمعنى آخر ، كيف يتم تمييز الأشخاص والأماكن والأشياء بحيث يمكن التعرف عليها بواسطة المركبات؟"
تتم يدويًا ، وستستغرق عملية البحث في البيانات وقتًا طويلاً وتتطلب جهدًا كثيفًا. قال باتاك: "مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تكون العملية أسرع وأكثر كفاءة".
قال أنطون سليساريف ، رئيس قسم الهندسة في شركة ياندكس للسيارات ذاتية القيادة ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني:يتعين على الذكاء الاصطناعي تعليم السيارات ذاتية القيادة كيفية العمل في أي نوع من الظروف. وأضاف أن الطقس وأعمال الطرق والحوادث والسلوك غير المتسق وردود الفعل من السائقين الآخرين يمكن أن تسهم في عدم القدرة على التنبؤ بالرحلة ، حتى بالنسبة للسائقين الذين يتنقلون إلى نفس الموقع كل يوم.
تدير Yandex أول خدمة سيارات أجرة آلية في أوروبا وتستخدم بالفعل روبوتات التوصيل الآلي ، مركبات Yandex rovers ، لتسليم طلبات العملاء من المطاعم ومحلات البقالة. تستخدم الشركة التعلم الآلي لمساعدة الروبوتات على التنقل.
"على سبيل المثال ، يساعد ذلك في أداء وظائف الإدراك الحيوية مثل التعرف على إشارات الطرق ، حتى عندما تحجبها أشياء مثل المطر أو غصن شجرة" ، كما قال سليساريف."أو لتوفير وظائف السلامة مثل ملاحظة أحد المشاة على وشك عبور الطريق ، حتى في الليل أو عندما يكون المشاة مخفيًا جزئيًا بواسطة أشياء مثل السيارات المتوقفة."
يقول المراقبون إن استخدام الذكاء الاصطناعي لتدريب السيارات يمكن أن يعزز السلامة.
قال نيكولسون: "لقد ثبت أن الذكاء الاصطناعي أكثر دقة من الأشخاص في مواقف القيادة ، ومن المحتمل جدًا أنه سيقلل بشكل كبير من عدد الحوادث".
