Intel Labs používá 'The Grand Theft Auto' k trénování aut s autem

$config[ads_kvadrat] not found

Brains Behind the Brains: Rich Uhlig and the Mission of Intel Labs | Intel

Brains Behind the Brains: Rich Uhlig and the Mission of Intel Labs | Intel
Anonim

Ze všech videoher byste ukázali někomu v edici řidiče, velká automobilová krádež nemusí být v horní části tohoto seznamu. Ale tým v laboratořích Intel Labs a Darmstadt University v Německu zjistil, že používání videoher dává při identifikaci objektů bezkonkurenční úroveň přesnosti.

Tým, který zveřejnil své poznatky v tomto článku, si všiml, že hra poskytuje přesnou simulaci scénářů řízení ve skutečném světě. Tato data mohou být použita v autech s vlastním pohonem v reálném světě, aby se mohli bezpečně pohybovat a navigovat.

Auta s vlastním pohonem používají identifikační údaje objektů, které pomáhají „naučit se“, jak identifikovat objekty, jako jsou chodci, sloupy osvětlení a stěny při jízdě po ulici. Výrobci automobilů obvykle tato data vytvářejí z nahraného videa z palubní desky automobilu. Projdou a identifikují objekty ručně, se systémem pomocí strojového učení, aby nakonec vytvořili širší představu o tom, co každý objekt vypadá.

Použitím velká automobilová krádež Tým však tento proces dokázal mnohem efektivněji automatizovat. Tým mohl zaznamenávat podobná videa ve hře, ale dokázal rychleji identifikovat majetek, který představoval tytéž objekty ulice. Fotorealistický virtuální svět znamená, že identifikované objekty dávají systému stejné přesné představy o tom, jak budou objekty reálného světa vypadat.

Počítač je schopen automaticky identifikovat objekty za pouhé sekundy, což je proces, který běžně trvá téměř dvě hodiny na jeden zaznamenaný obraz. Zde je postup v akci:

„S umělým prostředím můžeme bez námahy bez problémů sbírat přesně anotovaná data ve větším měřítku s velkým množstvím variací v nastavení osvětlení a klimatu,“ říká Alireza Shafaei, Ph.D. student na University of British Columbia, řekl MIT Technology Review.

Shafaei publikoval svůj výzkum v dokumentu, který popisuje, jak videohry mohou trénovat počítače, aby pomohly vidět svět. „Ukázali jsme, že tato syntetická data jsou téměř stejně dobrá, někdy dokonce lepší, než používat reálná data pro školení,“ řekl.

Auta s vlastním pohonem používají velké množství dat a techniky, jako jsou tyto, budou nezbytné k tomu, aby se věci udržely na vrcholu. Společnost AT&T zahájila testování nové mobilní sítě 5G, která byla navržena s ohledem na automobily s vlastním pohonem a která může upřednostňovat kritická data, aby se předešlo vozidlům bez řidiče trpících latencí. Všechny tyto údaje však stojí za cenu, jak vědci varovali, že automobily mohou být náchylné k hackování. Vozidla bez řidičů otevírají nové možnosti pro velké datové sady, ale otázka, jak to zvládnout, bude nejvyšší prioritou.

$config[ads_kvadrat] not found