Андрей Карпати говорит с Теслой Автопилот — Многозадачное обучение

Когда вы читаете это, машины Теслы находятся на дорогах мира, учатся, учатся.

Подобно преждевременным детям, они неуклонно формируют мысленный образ окружающего их мира, совокупность знаний, которые составляют основу набора функций автопилота Tesla.

Проверьте эти статьи:

  • Эта статья предоставлена ​​нам любезно предоставленной EVANNEX (которая также производит аксессуары Tesla для вторичного рынка). Автор Чарльз Моррис. Мнения, выраженные в этих статьях, не обязательно являются нашими собственными в InsideEV.
Андрей Карпати говорит с Теслой Автопилот - Многозадачное обучение

Андрей Карпати, директор по искусственному интеллекту Тесла и Autopilot Vision, один из главных архитекторов этой круглосуточной образовательной работы. Карпати — специалист по машинному обучению и распознаванию изображений, две области, которые рассматриваются как ключи к автономному вождению. Недавно он провел семинар по многозадачному обучению в нейронных сетях, где выступил с докладом «Многозадачное обучение в пустыне». (Для тех, кто предпочитает краткое изложение, Мать Фрункер из YouTuber любезно сжала его выступление, прокрутите ниже, до девятиминутного видео.)

Карпати начинает с описания некоторых текущих функций автопилота: навигация по автопилоту, которая может в значительной степени вести ваш Тесла по шоссе, выполнять смену полосы движения и автоматически проезжать более медленные транспортные средства; и Summon, который может принести вам Теслу с темной и дождливой парковки. «Тогда вы попадаете как королевская особа», — говорит Карпати. "Это лучшее. когда это работает.

Вверху: краткое изложение недавней презентации Теслы Андрея Карпати о многозадачном обучении в нейронных сетях (YouTube: Mother Frunker)

С точки зрения функциональности, системы автоматического вождения, тестируемые потенциальными конкурентами, могут показаться такими же, как и у Tesla, но под капотом они сильно отличаются. Как объясняет Карпати, большинство других систем автономии используют LIDAR для построения карт высокой четкости, тогда как автопилот Tesla не использует ни одну из этих вещей. Он опирается в основном на восемь камер, которые обеспечивают 360-градусный обзор вокруг автомобиля. Система анализирует видеовходы с использованием нейронных сетей для создания изображения окружающей сцены.

Поскольку безопасность является главной целью, точность не менее 99,999% не подойдет. Как и студент, решивший получить стипендию, система должна учиться и учиться, постоянно опираясь на то, что уже изучила. Это многоэтапный итеративный процесс: создание набора данных; обучить свою сеть; разверните его и протестируйте. Когда вы замечаете, что сеть «плохо себя ведет», вы включаете ошибки в обучающий набор. Как говорит Карпати, «вы вращаете этот цикл обработки данных снова и снова», и система учится на своих ошибках, пока не достигнет желаемого уровня точности.

Вверху: будущее автопилота Теслы в конечном итоге будет без помощи рук (Instagram: themaverique)

Когда вы разбиваете количество и разнообразие «точек данных», которые (хорошие) человеческие драйверы обрабатывают легко, это удивительно. Статические объекты, движущиеся объекты, дорожные знаки, дорожные знаки, светофоры, полосы и дорожная разметка, бордюры, пешеходные переходы. каждая из этих «задач» на самом деле имеет несколько подзадач (например, движущийся объект может быть автомобилем, автобусом, пешеходом, кошкой и т. д.), и все они должны быть правильно идентифицированы в режиме реального времени. Транспортное средство проходит через различные типы окружающей среды, от жилых кварталов до мостов, туннелей и платных автодорог.

Как объясняет Карпати, это не только единица и ноль. Люди должны выполнить определенное количество «массирования» данных, чтобы убедиться, что система строит полезную карту реальной движущей среды. Конечным результатом является система, которая уже меняет способ управления владельцами Tesla, и с каждым днем ​​она становится все более способной.

  • Примечание редактора: EVANNEX, которая также продает оборудование для вторичного рынка для Teslas, любезно разрешила нам бесплатно поделиться некоторыми материалами с нашими читателями. Мы благодарим EVANNEX. Проверьте сайт здесь.

Читайте так же

Обучение Стеклоподъемников... ОБУЧЕНИЕ СТЕКЛОПОДЪЕМНИКОВ Автор: Андрей Канаев Опубликовано: 22 июн. 2014 г. Просмотрено: 233 098 Мне понравилось: 1 258 Мне не понравилось: 233

Автор записи: dakus