Tesla có thể thay thế mắt lái tự động bằng thứ gì đó cao cấp hơn nhiều

Bộ não mới của Tesla sẽ có khả năng gì?



Tuần trước, công ty xe hơi đã thông báo rằng họ sẽ không còn sử dụng hệ thống thị giác do MobileEye, một công ty Israel cung cấp công nghệ cho nhiều nhà sản xuất ô tô cung cấp. Điều này diễn ra vài tuần sau khi Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia thông báo rằng họ đang điều tra một vụ tai nạn chết người xảy ra khi một trong những chiếc xe của Tesla đang hoạt động ở chế độ Autopilot, một hệ thống được thiết kế để cho phép lái xe tự động dưới sự giám sát của tài xế. Vẫn chưa rõ tại sao Tesla lại loại bỏ MobileEye, nhưng một lý do có thể là do sự xuất hiện của các phương pháp tiếp cận mới hơn đối với việc lái xe tự động.

MobileEye cung cấp hệ thống nhận dạng hình ảnh tiên tiến, có khả năng xác định biển báo đường bộ hoặc chướng ngại vật, chẳng hạn như ô tô hoặc người đi bộ khác, trên con đường phía trước. Công ty cho biết họ sử dụng học sâu, một kỹ thuật học máy phổ biến dựa trên việc đào tạo một mạng lưới nhiều lớp tế bào thần kinh mô phỏng để nhận dạng đầu vào bằng cách sử dụng một số lượng lớn các ví dụ đào tạo.





Tesla chưa công khai cách thức hoạt động của công nghệ lái xe bán tự động, nhưng rất có thể hãng này sẽ lấy thông tin từ hệ thống MobileEye cũng như dữ liệu từ cảm biến radar và siêu âm, và sử dụng nó để đưa ra quyết định lái xe.

Tesla có thể chỉ đơn giản là thiết kế hệ thống tầm nhìn của riêng mình, được thiết kế hoàn toàn cho việc lái xe tự động. Công ty từ chối bình luận, nhưng họ đang xây dựng chuyên môn về thị giác máy, tuyển dụng các chuyên gia trong lĩnh vực này.

cơ thể của một con lợn

Trước đây, các hệ thống lái xe tự động sử dụng các quy tắc do các kỹ sư mã hóa bằng tay để nhận ra các chướng ngại vật và đưa ra các quyết định quan trọng trên đường. Tuy nhiên, càng ngày, các quy tắc đang được thay thế bằng học máy, một cách đào tạo hệ thống cách hoạt động bằng cách sử dụng khối lượng lớn dữ liệu. Đặc biệt, chương trình học sâu sẽ được sử dụng để đào tạo những chiếc ô tô không chỉ là cách nhìn mà còn cách lái xe một cách chính xác. Các hệ thống sắp tới sẽ sử dụng máy học để làm nhiều việc hơn là chỉ nhận dạng các đối tượng trên đường — ví dụ: nó có thể xác định khoảng cách đến chướng ngại vật hoặc thậm chí là quỹ đạo của nó. Công nghệ máy học cũng có thể giúp lập kế hoạch chuyển động của ô tô và thậm chí là kiểm soát hệ thống lái xe của ô tô.



Nvidia, công ty cung cấp phần cứng cho nhiều nhà sản xuất ô tô bao gồm cả Tesla, đã trình diễn một hệ thống sử dụng học sâu để kiểm soát mọi thứ trên một nguyên mẫu xe tự lái. Tuy nhiên, đây hoàn toàn là một nguyên mẫu thử nghiệm và không nhất thiết phản ánh một sản phẩm Nvidia trong tương lai. Nhà sản xuất phần cứng từ chối bình luận cho bài báo này.

Ignmar Posner , một giảng viên tại Đại học Oxford và là một chuyên gia về việc áp dụng học máy vào các hệ thống robot bao gồm cả phương tiện tự lái, cho biết học sâu có thể sẽ giải thích các cảnh phức tạp hơn trong các hệ thống lái xe sắp tới.

Posner cho biết: “Tôi nghĩ rằng các ứng dụng trong lái xe tự động sẽ ngày càng mở rộng khi có nhiều phương thức cảm biến hơn, như radar và lidar, cũng như các đầu ra khác nhau được yêu cầu. 'Chẳng hạn, hãy tưởng tượng một hệ thống học cách đoán trước các hành động của người lái xe và kiểm tra xem những hành động này có an toàn hay không. '

Một số công ty khởi nghiệp đã và đang làm việc trên các hệ thống lái xe dựa trên học tập sâu tiên tiến hơn có thể được bán trên thị trường trước đó không lâu.



Drive.ai, một công ty được thành lập bởi một nhóm các nhà nghiên cứu AI từ Đại học Stanford, đang phát triển một hệ thống lái xe tự động tinh vi mà cuối cùng nó sẽ cung cấp cho các nhà sản xuất ô tô. Giống như hệ thống của Nvidia, Drive.ai sử dụng học sâu để có thêm các yếu tố của lái xe tự động, bao gồm nhận dạng hình ảnh và các yếu tố lập kế hoạch và kiểm soát chuyển động. Vào tháng 4 năm nay, Drive.ai đã nhận được giấy phép thử nghiệm xe tự hành trên đường ở California, công ty thứ 13 nhận được giấy phép đó.

Carol Reiley, một nhà chế tạo người máy và đồng sáng lập Drive.ai cho biết: “Chúng tôi nhận ra rằng lái xe là ứng dụng tuyệt vời của học sâu và đã làm đúng, đó là một cách để thay đổi thế giới. 'Đó là một cách tiếp cận học tập sâu, dựa trên dữ liệu để lái xe.

Sau nhiều năm phát triển chậm và ổn định, ngành công nghiệp ô tô hiện đang thay đổi với tốc độ phi thường, với động cơ đốt trong và trục khuỷu trở nên ít quan trọng hơn máy tính, cảm biến và mã (xem phần 'Khởi động lại ô tô'). Rằng một công ty như Drive.ai, với đội ngũ các nhà khoa học máy tính và chuyên gia AI, có thể sẵn sàng giới thiệu một công nghệ mới quan trọng cho các nhà sản xuất ô tô, nói lên nhiều điều về sự chuyển đổi này. Nhưng cũng rất quan trọng để loại kiến ​​thức chuyên môn này được truyền bá vào thế giới xe hơi, vì các kỹ thuật máy học như học sâu về cơ bản là khác nhau (xem 'Nếu một chiếc xe không người lái trở nên tồi tệ, chúng ta có thể không bao giờ biết tại sao').

Reiley giải thích rằng đây là một lĩnh vực trọng tâm lớn của Drive.ai. Cô nói: “Với lái xe tự hành, an toàn là rất quan trọng. 'Một trong những điều chúng tôi đang suy nghĩ rất nhiều là làm thế nào để kiểm tra các hệ thống học sâu theo cách nửa công khai. Rằng mọi người ít nhất có thể hiểu đầu vào và có đầu ra mong đợi. '

Drive.ai đang bước vào một thị trường cạnh tranh. Google đã thử nghiệm ô tô tự lái được một thời gian, với mục tiêu cuối cùng là cung cấp công nghệ này cho các nhà sản xuất ô tô. Apple cũng được đồn đại là đang phát triển một hệ thống lái xe tự động, cho xe của chính họ hoặc cho một sản phẩm sẽ được cung cấp cho các nhà sản xuất ô tô hiện có.

Posner tại Đại học Oxford nói rằng các khả năng cảm biến mới và cải tiến được phát triển cho các phương tiện tự động sẽ dẫn đến các robot di động tốt hơn cho nhiều môi trường công nghiệp, chẳng hạn như khai thác mỏ và kho vận. Posner nói: “Điểm này thường bị bỏ sót. 'Xe ô tô tự lái thực sự chỉ giới thiệu một tập hợp con nhỏ của các lĩnh vực ứng dụng mà công nghệ này sẽ tiếp xúc.'

giấu

Công Nghệ ThựC Tế.

Thể LoạI

Chưa Được Phân Loại

Công Nghệ

Công Nghệ Sinh Học

Chính Sách Công Nghệ

Khí Hậu Thay Đổi

Con Người Và Công Nghệ

Thung Lũng Silicon

Tin Học

Tạp Chí Mit News

Trí Tuệ Nhân Tạo

Khoảng Trống

Những Thành Phố Thông Minh

Chuỗi Khối

Câu Chuyện Nổi Bật

Hồ Sơ Cựu Sinh Viên

Kết Nối Cựu Sinh Viên

Tính Năng Mit News

1865

Quan Điểm Của Tôi

77 Đại Lộ Mass

Gặp Gỡ Tác Giả

Hồ Sơ Hào Phóng

Đã Nhìn Thấy Trong Khuôn Viên Trường

Thư Của Cựu Sinh Viên

Tin Tức

Bầu Cử 2020

Có Chỉ Mục

Dưới Mái Vòm

Vòi Chữa Cháy

Truyện Vô Hạn

Dự Án Công Nghệ Đại Dịch

Từ Tổng Thống

Truyện Bìa

Triển Lãm Ảnh

Tạp Chí Tin Tức Mit

Đề XuấT