stanford-audi-tts-autonomous-pikes-peak-car-aka-shelley_100315131_h
V zraku · tehnologija

Avtomobili, ki vozijo sami, so izurjeni, da so delujejo izjemno previdno, vendar se pri vožnji pojavijo situacije, v katerih morajo avtonomna vozila opraviti manevre pri visokih hitrostih, da se izognejo trčenju. Ali lahko ta vozila, opremljena z za več deset tisoč dolarjev visokotehnološkimi senzorji in programirana za “običajno” vožnjo, sprejemajo te odločitve hitreje kot človek?

Odgovor imajo morda inženirji na Univerzi Stanford. Ustvarili so nevronsko mrežo, ki avtomobilom brez voznikov omogoča, da izvajajo hitre manevre z nizkim trenjem, prav tako kot vozniki dirkalnih avtomobilov. Ko bodo sistem izpopolnili, bodo avtomobili brez voznika imeli zmogljivosti, ki presegajo človeške, saj je 94 odstotkov prometnih nesreč mogoče pripisati človeški napaki.

Raziskovalci so mnenja, da je to pomemben korak pri izboljšanju sposobnosti avtonomnih vozil, da se izognejo nesrečam.

»Želimo, da so naši algoritmi enako dobri kot najboljši kvalificirani vozniki – in, upajmo, boljši,« je povedal Nathan Spielberg, podiplomski študent strojništva na Stanfordu in glavni avtor članka, nedavno objavljenega v reviji Science Robotics. “Naše delo je motivirano z povečanjem prometne varnosti in želimo, da avtonomna vozila delujejo v številnih scenarijih, od običajne vožnje po asfaltu do hitre vožnje z nizkim trenjem v ledu in snegu.” Ekipa je uporabila tip algoritma umetne inteligence, imenovane nevronska mreža, ki temelji na nevronskih mrežah v naših možganih, da bi ustvarila sistem samopreverjanja. Nevronske mreže so vrsta strojnega učenja, kjer programerji izdelujejo modele, ki obdelajo obsežne podatkovne zbirke podatkov in iščejo vzorce. Ta omrežja se uporabljajo za napajanje “možganov” avtonomnega vozila, običajno visokozmogljivih grafičnih procesorjev, shranjenih v prtljažniku vsakega vozila, ki nadzorujejo postopek odločanja.

Ekipa Stanforda je usposobila nevronsko mrežo s podatki iz 200.000 vzorcev gibanja, vključno s testnimi vožnjami na spolzkih površinah, kot so sneg in led. Nato so svoj sistem odpeljali na dirkališče Thunderhill v dolino Sacramento, da bi jo preizkusili. Stanfordska ekipa je na svojih testih uporabila dva avtomobila: avtonomni Volkswagen GTI in avtonomni Audi TTS.

Pravijo, da so jih rezultati spodbudili, vendar poudarjajo, da njihov sistem nevronskih mrež še ne deluje dovolj dobro v različnih okoljih in razmerah. A pravijo, da bodo z obsežnimi testi in povečanjem baze podatkov vožnje rešili tudi še zadnje težave, ki jih ločujejo od sistema, ki bo deloval bolje kot človeški voznik.

Apple-TV-Plus-Lineup Apple TV Plus: Netflix, HBO in Amazon Video dobivajo konkurenco Sekiro_01 Top videoigre 2019: 3 igre, ki jih bodo igrali le najboljši gejmerji jonathan-kemper-1133289-unsplash Kako pogosto moraš ponovno zagnati svoj pametni telefon? BeFunky-collage (5) 6 pametnih kuhinjskih naprav z aplikacijami, ki olajšajo kuhanje