I november 2018, Hyundai annonceret en investering i en israelsk startup ved navn Allegro.ai, der har specialiseret sig i deep learning-baseret computervision. På overfladen lød det som en standard forretningsaftale. Virksomhed A investerer i virksomhed B. Det er fantastisk for begge sider (forhåbentlig i det mindste), men det har meget få konsekvenser for den gennemsnitlige forbruger. Denne binding er en smule anderledes. Mens Hyundai-ejere ikke vil bemærke en øjeblikkelig ændring, lover partnerskabet at tillade det sydlige Koreansk virksomhed til at bringe mere teknologi i sine biler hurtigere, end hvis det havde besluttet at gøre alt in-house.
Digital Trends talte med Nir Bar-Lev, Allegro.ais CEO, for at finde ud af mere.
Anbefalede videoer
Hyundai er kæmpestor, det er en af de største bilselskaber i verden, så hvorfor skulle det investere i en startup som Allegro.ai i stedet for at udvikle teknologien på egen hånd? Det er svært at bygge en bil, bare spørg enhver af de startups, der har prøvet, kæmpet og fejlet, men det er også svært og tidskrævende at udvikle avanceret software.
"Der er ikke nok mennesker med den rette erfaring og viden til at lave deep learning på et højt niveau. Det er lidt som at prøve at bygge en bil i stenalderen. Den infrastruktur, som virksomhederne råder over, er et sted på linje med, hvad der eksisterede for 35-40 år siden i en traditionel softwareindustri,” forklarede Bar-Lev. Han tilføjede, at 99 procent af virksomhederne ikke har den nødvendige ekspertise til at arbejde med deep learning. "Hvis du tænker på guldfeberen, havde alle i sidste ende brug for jeans og hakke og skovle, ellers kunne de ikke udvinde guldet. Det er det samme her."
Det er her Allegro.ai kommer ind. Mens Hyundai vil udvikle sin egen deep learning-teknologi, vil dens forskere bruge Allegro.ais løsninger til bedre at forstå, hvordan puslespilsbrikkerne hænger sammen. "Ved at gøre disse værktøjer kommercielt tilgængelige, kan virksomheder få adgang til dem, hvilket betyder, at tingene kommer til at ske hurtigere," forudsagde Bar-Lev.
At lære en bil at køre er meget som at lære en teenager at køre i den forstand, at erfaring er nøglen
Den første (og oftest citerede) anvendelse af deep learning i bilverdenen er at drive en autonom bil. For at det kan fungere, skal en bil forstå, hvad den laver, hvad andre biler gør, og hvilken type miljø den kører i. Og, som Bar-Lev påpegede, er det at køre bil i USA en helt anden oplevelse end at køre i Abu Dhabi eller Guatemala City, eller centrum af Paris.
At lære en bil at køre er meget som at lære en teenager at køre i den forstand, at erfaring er nøglen. For en 15-årig kommer oplevelsen ved at bruge timer bag rattet ved siden af en instruktør. For en bil kræver det, at man fodrer softwaren med en kolossal mængde kommenterede data der lærer den, hvordan træer, lastbiler og jernbaneoverskæringer ser ud.
Allegro.ai beskæftiger sig ikke med data. De virksomheder, der vil bygge selvkørende biler, skal finde ud af, hvordan de samler det. Det giver simpelthen en platform, der lader ingeniører kommentere det og føre det til en bil mere effektivt og i skala. På et andet, men mere varigt niveau, kan den samme grundlæggende teknologi bruges til at lære en bil at genkende, hvem der er i bilen på et givet tidspunkt og hvad de laver.
»Hvis en bil er on-demand, skal den på en eller anden måde vide, hvad der foregår i kabinen. Det skal sikre, at ingen affalder kabinen, at ingen gør noget, de ikke skal gøre,” forklarede Bar-Lev. Denne type teknologi bruges også i semi-autonome systemer til at fortælle, om chaufføren ser på vejen foran, tæller krager på elledninger eller sover.
Endelig kan deep learning-teknologi også hjælpe bilproducenter med at bygge bedre biler. Robotter, der er trænet i kvalitetskontrol, kan identificere selv de mindste ridser i lakken, forkert justerede karrosseripaneler eller lækager, før en bil forlader samlebåndet. Mennesker udfører i øjeblikket dette job. AI-aktiverede robotter kan erstatte dem eller supplere dem, afhængigt af virksomheden og den brugssituation, den giver til deep learning-teknologi.
"Mange mennesker forstår ikke behovet for dyb læring, eller hvorfor vi taler om det. Til ære for [Allegro-investorerne] Bosch og Samsung, så de virkelig, hvor markedet er på vej hen, og Jeg tror, at Hyundai slutter sig til os er et vidnesbyrd om forståelsen på tværs af branchen,” konkluderede Bar-Lev.
Redaktørernes anbefalinger
- AI-drevne kommentarer kommer til næste måneds Wimbledon
- Nvidias supercomputer kan bringe en ny æra af ChatGPT
- Ansigtsgenkendelsesteknologi til bjørne har til formål at holde mennesker sikre
- Hvordan USPS bruger Nvidia GPU'er og A.I. at spore manglende mail
- MITs smarte robotbasketballring hjælper dig med at øge dit spil i niveau
Opgrader din livsstilDigital Trends hjælper læserne med at holde styr på den hurtige teknologiske verden med alle de seneste nyheder, sjove produktanmeldelser, indsigtsfulde redaktionelle artikler og enestående smugkig.
