Google, sürücüsüz araçları daha az "hata yapmak" için iki şirket arasında ortak bir çabadır.
Sürücüsüz arabalar popüler hale gelmeden önce, yoldaki stabilitelerini sağlamak için sayısız algoritma eğitimi ve testinden geçmeleri gerekir.
Bir algoritma eğitmenin en kolay yolu, en iyi sonuçları elde etmek için tekrar tekrar denemek ve ayarlamaktır. Ancak ince ayar süresi çok uzun, ayarlama kısmı çok fazla ve eğitim sonuçları büyük ölçüde değişiyor, deneyimli araştırmacıların en iyi modeli bizzat bulması da gerekiyor.
Bu aynı zamanda, otonom sürüş şirketlerinde mühendisler ve veri bilimcilerin karşılaştığı en büyük sorundur.
Bu yüzden, sürücüsüz araba şirketi Waymo, yapay zeka algoritmaları eğitiminin kalitesini ve verimliliğini artırmak isteyen yapay zeka şirketi DeepMind ile işbirliği yapmaya başladı.
Sürücüsüz arabaların% 99'un üzerinde bir engel tanıma oranını koruyabilmesi için bir AI modeli eğitmeyi umuyorlar.
Bu iki şirketin, her ikisi de Google'ın ana şirketi Alphabet'e ait olan bir çift "kuzen" olduğu söylenebilir.Bu işbirliğinde, DeepMind Waymo'ya "Popülasyona Dayalı Eğitim (PBT) adlı bir yöntem sağlıyor. ) "AI teknolojisi, bu teknoloji Waymo'nun algoritma eğitimini daha az" emek yoğun "hale getirebilir.
Kaynak: CNET
PBT, Darwin'in evrim teorisinden ilham aldı ve 2017'de DeepMind tarafından geliştirildi.
Waymo'nun önceki algoritması, sürekli olarak optimize etmek için bir görevi kabul eden bir modelken, PBT, evrimsel bir şekilde birbiriyle yüzleşen ve yalnızca en iyisi kalacak olan birden çok rastgele değişken tarafından başlatılan bir makine öğrenme modelidir.
Bu nedenle, PBT modelinin yeniden eğitilmesine gerek yoktur, otomatik olarak daha iyi parametre değerlerini güncelleyecektir. PBT'yi uzun süre optimize etmek için DeepMind, onunla rekabet edecek daha fazla model de yarattı.
DeepMind ayrıca robotları eğitmek için PBT'ye güvenerek robotların "StarCraft" gibi oyunlarda insan oyuncuları yenmesine izin verdi.
Waymo ekibi, otonom sürüşteki potansiyelini gördü ve Waymo'yu "kullanan" sanal bir sürücü ile deneyler yaptı. PBT algoritması kullanılarak hesaplama kaynaklarının yarı yarıya azaldığı, eğitim süresinin yarı yarıya kısıldığı ve Waymo'nun performans seviyesinin en yüksek seviyeye ulaştığı bulundu.
Şuradan resim: sonraki web
Waymo'nun projeyi yöneten kıdemli yazılım mühendisi Joyce Chen, Waymo'nun önceki algoritmasıyla karşılaştırıldığında şunları söyledi:
Bu teknoloji yalnızca algoritmamızdaki veri etiketleme sürecini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda Waymo insansız araçlarının yayaları, bisikletlileri, sürücüleri, bitki örtüsünü ve yolları tespit etmede yanlış alarm oranını% 24 oranında azaltır.Financial Times'dan resim
Waymo artık PBT'yi teknik altyapısına dahil etti.Araştırmacılar algoritmayı bir düğmeye basarak uygulayabilir.DeepMind, test sonuçlarını gerçek dünyaya daha uygun hale getirmek için modeli her 15 dakikada bir değerlendirecek.
Waymo, sürücüsüz otomobilleri araştırmaya 10 yıldan daha uzun bir süre önce başladı ve genellikle otonom sürüş teknolojisinde bir lider olarak kabul ediliyor.Ayrıca, halka açık yollarda tam otomatik ticari taksi hizmetleri işleten dünyadaki tek şirkettir. Şimdi, bu teknoloji aynı zamanda otonom sürüş alanında sinir ağlarını eğitme kurallarını da güncelliyor.
Resim: cn.techrecipe.co.kr
Tüketiciler için, gelecekte şüphesiz daha güvenli sürücüsüz arabalarda oturabileceğiz.
Başlık resmi şu adresten geliyor: slate.com
