Автомобили научатся водить у людей
На Технологической конференции GPU Генеральный директор компании Nvidia Джен-Хун Хуанг (Jen-Hsun Huang) провел презентацию возможностей обучения автономных автомобилей. Он продемонстрировал автомобильный компьютер Drive PX, ранее представленный на выставке CES 2015.
Технология распознавания объекта — новая важная составляющая беспилотного автомобиля. Машина видит проблему и принимает решение, но вот какое решение она принимает? Известно, что штатные ситуации встречаются редко, хороший водитель всегда реагирует творчески, спонтанно. И здесь машины еще слабее людей. Ведущие производители готовы сделать полностью беспилотный автомобиль, но для этого не хватает развитого искуственного интеллекта, думающего, как человек. И в этом поможет компьютер Nvidia.
О том, как научить автомобиль реагировать «по-человечески», рассказал Генеральный директор компании Nvidia Джен-Хун Хуанг. Он заявил, что дело не может ограничиться программированием: технология Nvidia GPU может выстраивать глубокие нейронные сети, которые позволяют автомобилю обучаться. И практическое применение этой технологии необходимо именно в создании совершенного автономного автомобиля.
Ранее Nvidia анонсировала компьютер Drive PX для таких автомобилей. Самая сложная часть обучения платформы автопилота NVIDIA– это распознавание в реальном времени всех существующих дорожных объектов с помощью массива камер. Это могут быть не только знаки или автомобили, но и дорожная ситуация в целом. Например, важно отличать типы автомобилей и их размеры, чтобы соблюдать нужное расстояние, или реагировать на специальные сигналы пожарных машин или полиции, отличать велосипедистов и знаки для них, и так далее.
Господин Хуанг поведал собравшимся о тонкостях разработки нового компьютера. Машины учатся распознаванию объектов, рассматривая изображения или видео. Для этого Nvidia загружает в глубокую нейронную сеть компьютера миллионы картинок, помеченных именами предметов, которые они изображают. Сеть обрабатывает изображения, разбирая их на фрагменты и текстуры. Когда в систему попадает новый образ, компьютер разбирает его на «кусочки», сравнивает с известными объектами и принимает решение о нужном действии.
По словам Хуанга, подобные исследования ведутся уже 50 лет, и именно процессоры Nvidia помогли сделать существенный прорыв в технологии. Судя по данным тестирования AlexNet, глубинные нейронные сети компьютера более точно распознают объекты и оценивают обстановку. На презентации Хуанг показал, что компьютер не только распознал на картинке кота, но и назвал его породу. Получается, в недалеком будущем мы сможем надеяться на аккуратного внимательного автономного «шофера», который точно не собьет кота.
Выбирайте, сравнивайте и покупайте технику по хорошим ценам в нашем каталоге
Александр Гридасов, ht_news@corp.mail.ru
Источник: Cnet
Технология распознавания объекта — новая важная составляющая беспилотного автомобиля. Машина видит проблему и принимает решение, но вот какое решение она принимает? Известно, что штатные ситуации встречаются редко, хороший водитель всегда реагирует творчески, спонтанно. И здесь машины еще слабее людей. Ведущие производители готовы сделать полностью беспилотный автомобиль, но для этого не хватает развитого искуственного интеллекта, думающего, как человек. И в этом поможет компьютер Nvidia.
О том, как научить автомобиль реагировать «по-человечески», рассказал Генеральный директор компании Nvidia Джен-Хун Хуанг. Он заявил, что дело не может ограничиться программированием: технология Nvidia GPU может выстраивать глубокие нейронные сети, которые позволяют автомобилю обучаться. И практическое применение этой технологии необходимо именно в создании совершенного автономного автомобиля.
Ранее Nvidia анонсировала компьютер Drive PX для таких автомобилей. Самая сложная часть обучения платформы автопилота NVIDIA– это распознавание в реальном времени всех существующих дорожных объектов с помощью массива камер. Это могут быть не только знаки или автомобили, но и дорожная ситуация в целом. Например, важно отличать типы автомобилей и их размеры, чтобы соблюдать нужное расстояние, или реагировать на специальные сигналы пожарных машин или полиции, отличать велосипедистов и знаки для них, и так далее.
Господин Хуанг поведал собравшимся о тонкостях разработки нового компьютера. Машины учатся распознаванию объектов, рассматривая изображения или видео. Для этого Nvidia загружает в глубокую нейронную сеть компьютера миллионы картинок, помеченных именами предметов, которые они изображают. Сеть обрабатывает изображения, разбирая их на фрагменты и текстуры. Когда в систему попадает новый образ, компьютер разбирает его на «кусочки», сравнивает с известными объектами и принимает решение о нужном действии.
По словам Хуанга, подобные исследования ведутся уже 50 лет, и именно процессоры Nvidia помогли сделать существенный прорыв в технологии. Судя по данным тестирования AlexNet, глубинные нейронные сети компьютера более точно распознают объекты и оценивают обстановку. На презентации Хуанг показал, что компьютер не только распознал на картинке кота, но и назвал его породу. Получается, в недалеком будущем мы сможем надеяться на аккуратного внимательного автономного «шофера», который точно не собьет кота.
Выбирайте, сравнивайте и покупайте технику по хорошим ценам в нашем каталоге
Александр Гридасов, ht_news@corp.mail.ru
Источник: Cnet
Ещё новости по теме:
18:20