Автонет

Мнение: Беспилотные автомобили - частный случай использования искусственного интеллекта

4 Февраля 2021
Мнение: Беспилотные автомобили - частный случай использования искусственного интеллекта

Стартап по производству беспилотных автомобилей Cruise получил от Microsoft (транснациональная компания по производству программного обеспечения для различного рода вычислительной техники) финансирование в размере $2 млрд. Инвестиции доведут стоимость стартапа до $30 млрд долларов и сделают производителя ПО его официальным партнёром, информирует интернет-площадка SelfDrivingCars360.  

Чтобы раскрыть потенциал облачных вычислений для беспилотных транспортных средств, стартап будет использовать Azure, платформу облачных и периферийных вычислений. Поставщик ПО ставит целью коммерциализацию своих решений для автономных транспортных средств в больших масштабах, а также улучшение своих инновационных продуктов, ориентированных на клиентов, и обслуживание транспортных компаний по всему миру.

Таким образом, стартап получит столь необходимые средства для проведения исследований и (возможно, со скидкой) доступа к ресурсам облачных вычислений и приблизится к своей цели по запуску специализированного беспилотного автомобиля.

Когда большинство крупных технологических компаний заинтересованы в приобретении стартапов с беспилотными автомобилями или в реализации собственных инициатив в этой области, подход гиганта IT-индустрии, не требующий вмешательства, в конечном итоге может превратить компанию в лидера отрасли.

Беспилотные автомобили можно рассматривать как частный случай использования искусственного интеллекта. Каждая компания, использующая алгоритмы AI, а именно, машинное обучение, должна объединить несколько ключевых элементов, чтобы иметь возможность иметь жизнеспособную бизнес-модель:

  • Алгоритмы: компания должна либо использовать существующие алгоритмы машинного обучения, либо исследовать новые архитектуры, которые подходят для данной проблемы.

  • Данные. Компания должна иметь надёжную инфраструктуру, объединяющую разрозненные источники данных. У неё также должны быть способы сбора и хранения свежих данных от клиентов, чтобы продолжать поддерживать и настраивать свои модели и сохранять преимущество над конкурентами.

  • Вычислительные ресурсы: компании потребуется доступ к большим вычислительным кластерам и специализированному оборудованию для обучения и обновления своих моделей машинного обучения, а также для обеспечения масштабного вывода на основе облака.

  • Таланты: компании нужны специалисты по обработке данных, инженеры по обработке данных и инженеры по машинному обучению для разработки и поддержки моделей искусственного интеллекта и исследования новых методов.

У Microsoft есть солидный стек AI и полный набор продуктов, которые подходят к этой категории. Например, служба компьютерного зрения компании работает на моделях машинного обучения, разработанных инженерами компании. Модели были обучены с использованием огромного хранилища данных изображений компании. По мере того, как клиенты используют сервис AI, они генерируют больше данных и меток для дальнейшего совершенствования моделей машинного обучения. Наконец, в облаке Azure есть специализированное оборудование для обучения моделей и их масштабной и экономичной доставки.

Вместо того, чтобы приобретать стартапы и тестировать автомобили в городах, Транснациональная IT компания осуществляет программу поддержки стартапов с беспилотными автомобилями, предоставляя им техническую поддержку и доступ к облачным сервисам со скидкой. Эти стартапы могут стать потенциальными партнёрами компании в будущем. Например, в октябре было заключено партнёрское соглашение с Wayve, лондонским разработчиком программного обеспечения для беспилотных автомобилей. Cruise – вторая компания по производству беспилотных автомобилей, с которой сотрудничает Microsoft.

Специалисты до сих пор гадают, как будет выглядеть окончательная технология. Илон Маск считает, что одного компьютерного зрения будет достаточно для достижения полной автономии. Другие компании делают ставку на то, что лидарные технологии станут более доступными и стабильными в будущем. Дизайн автомобилей также будет претерпевать изменения по мере развития отрасли.

Другой вопрос – законы о беспилотных автомобилях. Разрешат ли им делить дорогу с водителями? Будут ли они разрешены только в определённых, геоограждённых областях? Как будет определяться виновность в ДТП?


Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam

Короткая ссылка:  vestnik-glonass.ru/~YMY9n
20.03.2024
Хотя ИИ всех впечатляет, он отнюдь не настолько разумен, как человек. В настоящее время технология не позволяет ему рассуждать или делать выводы, по крайней мере, в большинстве транспортных средств. Это означает, что роботакси неспособны решать проблемы, столкнувшись с какой-нибудь новой ситуацией.
15.03.2024
Число подключённых к сети транспортных средств на дорогах продолжает расти. Разработчики создают инструменты, которые подходят для различных вариантов использования как потребителями, водителями коммерческих автомобилей, так и менеджерами автопарков.
27.02.2024
Производители и разработчики оригинального оборудования (OEM) постоянно ищут новые способы использования передовых технологий для повышения качества обслуживания водителей в автомобиле, чтобы соответствовать требованиям сегодняшней динамичной цифровой среды.
22.02.2024
Использование мобильных телефонов лицами, управляющими транспортными средствами, по-прежнему является крупнейшим фактором, способствующим отвлечённому вождению.

СТАТЬИ ГЛОНАСС

Необходим поиск отечественных специалистов в области кибербезопасности сельского хозяйства
Перспективы реализации дорожной карты одного из направлений Национальной технологической инициативы (НТИ) в области сельского хозяйства, по просьбе журнала «Вестник ГЛОНАСС», оценил эксперт в навигационно-информационной сфере Семён Видный. В современных, быстроизменяющихся условиях особого решения требуют вопросы безопасности (направление SafeNet), тем более на таком значимом для государства агросекторе. В этом направлении на данный момент – огромное количество профессиональных участников. Но большинство из них используют иностранные наработки, что в настоящий момент и на перспективу неприемлемо. Также все профессионалы никогда не занимались этим специфическим сектором экономики – сельским хозяйством. Так что здесь придётся ещё поискать участников.
Аграриям предстоит работать в одной системе координат
Как известно, основой современного цифрового агрокомплекса является картогорафирование. Семён Видный, эксперт в области применения современных навигационно-информационных технологий в сельском хозяйстве поделился с читателями журнала «Вестник ГЛОНАСС» с кругом решаемых проблем при обработке массивов картографических данных. Таким образом, выяснилось, что все используют данные в различных системах координат, но пытаются укладывать их на одну картографическую основу и, соответственно, получают нестыковки и ошибки. Всё это приводит к тому, что используемые данные из Роскадастра, из Центров химизации и от высокоточных источников (данные дистанционного зондирования Земли, данные с беспилотников и высокоточных навигационных или геодезических приборов) не состыковываются друг с другом и только вводят в заблуждение сельхозтоваропроизводителей и собственников сельхозземель. И это также отражается на отношениях со смежными землепользователями.