През ноември 2018 г. Hyundai обяви инвестиция в израелски стартъп на име Allegro.ai, който е специализиран в компютърно зрение, базирано на дълбоко обучение. На повърхността звучеше като стандартна бизнес сделка. Компания А инвестира в компания Б. Това е страхотно и за двете страни (надявам се поне), но има много малко последици за средния потребител. Тази връзка е малко по-различна. Въпреки че собствениците на Hyundai няма да забележат незабавна промяна, партньорството обещава да позволи на Юга Корейската фирма ще внедри повече технологии в колите си по-бързо, отколкото ако беше решила да прави всичко вътрешен.
Digital Trends разговаря с Нир Бар-Лев, главен изпълнителен директор на Allegro.ai, за да научи повече.
Препоръчани видеоклипове
Hyundai е огромен, това е един от най-големите автомобилни компании в света, така че защо ще инвестира в стартъп като Allegro.ai, вместо да разработва технологията сама? Създаването на кола е трудно, просто попитайте някой от стартиращите компании, които са опитвали, борили са се и са се провалили, но разработването на усъвършенстван софтуер също е трудно и отнема много време.
„Няма достатъчно хора с правилния опит и знания, които да извършват задълбочено обучение на високо ниво. Това е нещо като да се опитвате да построите кола в каменната ера. Инфраструктурата, с която компаниите разполагат, е някъде по линията на това, което съществуваше преди 35-40 години в традиционната софтуерна индустрия“, обясни Бар-Лев. Той добави, че 99 процента от компаниите нямат необходимата експертиза за работа с дълбоко обучение. „Ако мислите за златната треска, всички в крайна сметка се нуждаеха от дънки, кирки и лопати, иначе не биха могли да добият златото. Тук е същото.“
Ето къде идва Allegro.ai. Докато Hyundai ще разработи своя собствена технология за задълбочено обучение, нейните изследователи ще използват решенията на Allegro.ai, за да разберат по-добре как се събират парчетата на пъзела. „Като направят тези инструменти търговски достъпни, компаниите имат достъп до тях, което означава, че нещата ще се случват по-бързо“, прогнозира Бар-Лев.
Да научиш кола как да шофира е много като да научиш тийнейджър как да шофира в смисъл, че опитът е ключов
Първото (и най-често цитирано) приложение на дълбокото обучение в света на автомобилите е захранването на автономна кола. За да работи, автомобилът трябва да разбере какво прави, какво правят другите автомобили и типа среда, в която работи. И както посочи Бар-Лев, шофирането на кола в Съединените щати е напълно различно изживяване от шофирането в Абу Даби или Гватемала Сити, или центъра на Париж.
Да научиш кола как да шофира е много като да научиш тийнейджър как да шофира в смисъл, че опитът е ключов. За 15-годишно момче опитът идва от прекарването на часове зад волана до инструктор. За автомобил това изисква захранване на софтуера с огромно количество анотирани данни което го учи как изглеждат дърветата, камионите и железопътните прелези.
Allegro.ai не борави с данни. Компаниите, които искат да създават самоуправляващи се автомобили, трябва да измислят как да го съберат. Той просто предоставя платформа, която позволява на инженерите да го коментират и да го подават към автомобил по-ефективно и в мащаб. На второ, но по-трайно ниво, същата основна технология може да се използва, за да научи кола как да разпознава кой е в колата във всеки един момент и какво правят.
„Ако една кола е по заявка, тя трябва по някакъв начин да знае какво се случва в кабината. Трябва да се увери, че никой не хвърля отпадъци в кабината, че никой не прави нещо, което не трябва да прави“, обясни Бар-Лев. Този тип технология се използва и в полуавтономни системи, за да разбере дали водачът гледа към пътя пред себе си, брои гарвани по електропроводите или спи.
И накрая, технологията за дълбоко обучение може също да помогне на производителите на автомобили да създават по-добри автомобили. Роботи, обучени за контрол на качеството, могат да идентифицират дори най-малките драскотини по боята, неправилно подравнени панели на каросерията или течове, преди колата да напусне поточната линия. В момента хората вършат тази работа. AI-активираните роботи биха могли да ги заменят или допълнят, в зависимост от компанията и случая на използване, който прави технологията за дълбоко обучение.
„Много хора не разбират необходимостта от задълбочено обучение или защо говорим за това. За чест на [инвеститорите в Allegro] Bosch и Samsung, те наистина видяха накъде върви пазарът и Мисля, че присъединяването на Hyundai към нас е доказателство за разбирането в цялата индустрия“, заключи Бар-Лев.
Препоръки на редакторите
- Задвижваният от изкуствен интелект коментар идва на Уимбълдън следващия месец
- Суперкомпютърът на Nvidia може да донесе нова ера на ChatGPT
- Технологията за лицево разпознаване на мечки има за цел да предпази хората в безопасност
- Как USPS използва Nvidia GPU и A.I. за проследяване на липсваща поща
- Умният роботизиран баскетболен кош на MIT ще ви помогне да повишите нивото на играта си
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
