Kurz darauf einer seiner autonomen Minivans war in einen Unfall verwickelt Während Waymo im manuellen Modus arbeitete, bekam er auf der Google I/O einen Teil der Bühnenzeit, um über seine selbstfahrenden Autos zu diskutieren und die Rolle der künstlichen Intelligenz beim autonomen Fahren zu erläutern. In einem Mittlerer Beitrag Dmitri Dolgov, Chief Technical Officer von Waymo, erläuterte die in der I/O-Keynote angesprochenen Punkte nutzt K.I. Selbstfahrende Autos sollen darauf trainiert werden, ihre Umgebung auf ähnliche Weise wie Menschen zu erkennen Fahrer.
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Waymo begann als Googles internes Projekt für selbstfahrende Autos, bevor es in eine separate Einheit ausgegliedert wurde. Es gab eine erhebliche gegenseitige Befruchtung zwischen der autonomen Fahrzeugtechnik und der Google Brain A.I. Laut Dolgov wurde das Programm in der Anfangsphase beider Projekte entwickelt. Dadurch sei unter anderem die Fehlerquote bei der Fußgängererkennung in selbstfahrenden Autos in nur wenigen Monaten um das Hundertfache reduziert worden, sagte Dolgov.
Die Notwendigkeit, dass selbstfahrende Autos das, was sie sehen, genau klassifizieren können, wurde auf tragische Weise deutlich gemacht ein tödlicher Absturz mit einem autonomen Uber-Auto in Arizona. Am 18. März traf das Auto die Fußgängerin Elaine Herzberg, als sie nachts ein Fahrrad über eine Straße schob. Die offiziellen Untersuchungen des Vorfalls sind noch nicht abgeschlossen ein aktueller Bericht weist auf einen Fehler in der Software hin, auf die sich das Auto verlassen hat, um Entscheidungen über die Vermeidung von Hindernissen zu treffen. Uber lehnte es ab, zu diesem Bericht Stellung zu nehmen.
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Waymo behauptet, dass K.I. ist von entscheidender Bedeutung, um selbstfahrenden Autos dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. In seinem Medium-Beitrag sagte Dolgov, Waymo verwende KI. um seine Autos auf Situationen wie das Durchmanövrieren zu trainieren Bauzonen, Überfahren für Einsatzfahrzeuge und Platzmachen für parallel fahrende Autos Parken. Dies geschieht durch die Einspeisung von Beispielen in das System anhand beobachteter realer Situationen.
Ingenieure stützen sich auf die Infrastruktur von Google, einschließlich des Netzwerks von Rechenzentren des Technologieriesen und der von Google entwickelten Tensor-Prozessorchips, um Modelle für maschinelles Lernen zu testen. Laut Waymo macht der Einsatz von TPUs diesen Prozess 15-mal effizienter. Zusätzlich zu Testen echter Autos auf öffentlichen StraßenLaut Computersimulationen fährt Waymo nach eigenen Angaben täglich umgerechnet 25.000 Autos. Die selbstfahrenden Autos von Waymo haben im Februar die 5-Millionen-Meilen-Marke auf öffentlichen Straßen überschritten, und das Unternehmen gibt an, im vergangenen Jahr 2,7 Milliarden simulierte Meilen zurückgelegt zu haben.
Waymos nächster großer Schritt wird die Einführung eines kommerziellen autonomen Mitfahrdienstes in Arizona noch in diesem Jahr sein. Zur Vorbereitung darauf stockt das Unternehmen seinen Fuhrpark auf, Bestellung weiterer Chrysler Pacifica Minivans und Pläne schmieden, um das hinzuzufügen vollelektrischer Jaguar I-Pace sowie.
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