g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Ge Wu Ti ve UC Berkeley, Otonom Sürüş Tahmin Modeli Yarışmasını düzenledi, CVPR sonuçları açıkladı

İçbükey tapınaktan Yunzhong Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI

Net hedefler ve çok sayıda inisiyatörle başka bir otonom sürüş mücadelesi başlatıldı.

Yakın zamanda, University of California, Berkeley'deki Mekanik Sistem Kontrol Laboratuvarı (MSC Lab) Waymo, Graviti ve AWS ile birlikte başlatıldı "ETKİLEŞİM Veri Kümesi Tahmin Zorluğu" .

Temel amaç, otonom sürüş alanında davranış tahmin teknolojisinin gelişimini daha da teşvik etmek ve tahmin modeli / algoritma değerlendirmesi araştırmasını hızlandırmaktır.

Bu aynı zamanda endüstrinin bu otonom sürüş teknolojisi sorunu için temel zorluktur.

Davranış tahmini neden bir zorluktur?

Şu anda, hem akademi hem de endüstri oybirliğiyle kabul etti Davranış tahmini (Tahmin: yörünge, eylem, niyet gibi) otonom sürüş alanındaki en zorlu sorunlardan biridir ve otonom sürüşün gerçekleşmesini engelleyen önemli bir faktördür.

Bu sorunu çözmek için iki koşul zorunludur:

Birincisi, araçlar ve yayalar arasındaki birçok etkileşimi içeren gerçek sahnelerde hareket verilerinin toplanması ve birikmesidir.

İkincisi, veriler çeşitli tahmin algoritmalarını doğru ve etkili bir şekilde değerlendirmek için kullanılabilir.

Ne yazık ki, şu anda farklı tahmin modellerinin (veya algoritmalarının) performansını, özellikle döngüde planlama olduğu düşünüldüğünde (model iki öngörü ve planlama modülünü entegre eder) adil bir şekilde karşılaştırabilecek bir kıyaslama yoktur. Adil kıyaslama büyüktür. sorun.

Bu nedenle, California Üniversitesi, Berkeley'deki Mekanik Sistem Kontrol Laboratuvarı (MSC Lab) ve Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü (KIT) ve MINES ParisTech'in işbirlikçileri ortaklaşa uluslararası ve çatışmacı bir , İşbirlikçi veri kümesi (ETKİLEŞİM).

Farklı ülkelerdeki çeşitli sürüş senaryolarında yol kullanıcılarının (araçlar ve yayalar gibi) çok sayıda etkileşimli davranışını doğru bir şekilde yeniden üretebilir.

Bu nedenle, buna bağlı olarak daha fazla "kahraman gönderisi" de geliştirilebilir.

INTERACTION veri kümesi tahmin zorluğu

Bu sefer 5 zorluğa bölünmüştür.

Bunlar, normal zorluklar, veri verimliliği zorlukları, genel zorluklar, kapalı döngü zorlukları ve açık kaynak zorluklarıdır.

Yarışma, daha adil göstergelere dayalı tahmine dayalı modellerin ve algoritmaların farklı yönlerini değerlendirmek ve test etmek için Mart ve Haziran aylarında iki turluk yarışma düzenlemesi planlanıyor.

Katılımcılar eğitim ve doğrulama veri setinin girdi ve çıktılarını alabilir, ancak yalnızca test setinin girdisini alabilirler.

Yarışmacıların algoritma çıktısının sonuçlarını test setine göndermesinin ardından bir dizi değerlendirme yapılacak ve puanlar etkinlik liderlik tablosunda duyurulacaktır.

Etkinliğin ilk turu Mayıs ayı sonuna kadar sürecek. Yarışma veri seti ve sonuçları Haziran ayında Waymo 2020 CVPR forumunda açıklanacak.

Daha fazla ayrıntı için makalenin sonundaki portala da gidebilirsiniz.

Organizatör

Aynı zamanda, bu meydan okumanın düzenleyicisini de tanıtın.

Berkeley Kaliforniya Üniversitesi Mekanik Sistem Kontrol Laboratuvarı (MSC Laboratuvarı)

Profesör Massayoshi Tomizuka tarafından yönetiliyor ve yönetiliyor. Profesör Massayoshi Tomizuka, UCB Makine Mühendisliği Bölümüne 1974 yılında katıldı ve şu anda Cheryl ve John Neerhout, Jr. MSC laboratuvarı, otomotiv otomasyonu ve kontrolü alanında 30 yıldan fazla araştırma geçmişine sahiptir ve Kaliforniya'daki PATH ile işbirliği içinde Demo'97'yi göstermiştir.

MSC Labs, geçtiğimiz on yıl içinde akıllı / otonom sistemleri ve bu tür sistemlerin insanlarla etkileşimini, üretim (endüstriyel robotlar) ve ulaşım (otonom araçlar) alanlarını içeren araştırmalara odaklandı.

Araştırma, model kontrolü ve makine öğrenimi arasındaki sinerjiyi vurgular.Aynı zamanda, güvenli ve etkili planlama / kontrol, etkileşimli tahmin / karar, güçlü algılama / konumlandırma ve simülasyon / testi kapsayan otonom sürüş araştırması yapmak için birçok endüstriyel ortakla işbirliği yapar. / Veri setleri vb.

Waymo

Google'ın ana şirketi Alphabet'in otonom sürüş yan kuruluşu, otonom sürüşte dünyanın lider oyuncusu.

AWS (Amazon Bulut)

Amazon AWS (Amazon Web Services (AWS)), Amazon tarafından sağlanan profesyonel bir bulut bilişim hizmetidir. 2006 yılında piyasaya sürülmüştür ve dünyanın en büyük bulut bilişim hizmet sağlayıcısıdır. Başlıca avantajlarından biri, ön sermaye altyapısı giderlerini iş geliştirmeye göre genişleyen daha düşük değişken maliyetlerle değiştirebilme yeteneğidir.

Graviti (Titanyum)

Bu sefer AI veri hizmetleri sağlayan platform ve bunun aynı zamanda Çinli bir AI başlangıç şirketi olduğunu belirtmekte fayda var. Kurucusu Yunkai Cui, Şangay Jiaotong Üniversitesi ve Pennsylvania Üniversitesi'nden mezun oldu ve Uber'in insansız sürüş departmanının Teknik Baş Yöneticisi idi ve departmandaki en eski çalışan grubuydu.

Graviti, kurumsal yapay zeka geliştiricilerinin, algoritmaları uygulama ürünlerine dönüştürme sürecinde yüksek hassasiyetli, büyük ölçekli gerçek veriler ve bu veri setlerinin etkin yönetimi için ihtiyaçlarını karşılamak için, SAAS modeline dayalı tek noktadan veri seti sağlar. Yönetim, veri seti ticareti, veri açıklama hizmetleri, korumalı alan modeli eğitimi ve model algılama ve değerlendirme için AI veri hizmeti platformu.