Poco después uno de sus monovolúmenes autónomos estuvo involucrado en un accidente Mientras operaba en modo manual, Waymo obtuvo una porción de tiempo en el escenario de Google I/O para hablar sobre sus vehículos autónomos, y utilizó ese tiempo para explicar el papel de la inteligencia artificial en la conducción autónoma. en un Publicación mediana Al profundizar en los puntos planteados en la conferencia magistral de E/S, el director técnico de Waymo, Dmitri Dolgov, dijo que utiliza IA entrenar vehículos autónomos para que identifiquen su entorno de manera similar a los humanos conductores.
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Waymo comenzó como un proyecto interno de vehículos autónomos de Google antes de convertirse en una unidad separada. Hubo una cantidad significativa de polinización cruzada entre la ingeniería de automóviles autónomos y Google Brain A.I. programa durante las primeras etapas de ambos proyectos, según Dolgov. Entre otras cosas, esto permitió reducir la tasa de error en la detección de peatones en vehículos autónomos 100 veces en tan sólo unos meses, dijo Dolgov.
La necesidad de que los vehículos autónomos puedan clasificar con precisión lo que ven quedó trágicamente destacada por un accidente fatal que involucra un automóvil autónomo de Uber en Arizona. El 18 de marzo, el coche atropelló a la peatón Elaine Herzberg mientras empujaba una bicicleta por la calle por la noche. Las investigaciones oficiales sobre el incidente no han concluido, pero un informe reciente apunta a una falla en el software en el que se basaba el automóvil para tomar decisiones sobre cómo evitar obstáculos. Uber se ha negado a comentar sobre ese informe.
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Waymo afirma que A.I. Es vital ayudar a los vehículos autónomos a tomar las decisiones correctas. En su publicación en Medium, Dolgov dijo que Waymo usa A.I. entrenar sus autos para situaciones como maniobrar a través zonas de construcción, moverse para vehículos de emergencia y dejar espacio para automóviles que están paralelos estacionamiento. Esto se hace alimentando el sistema con ejemplos basados en situaciones observadas del mundo real.
Los ingenieros se apoyan en la infraestructura de Google, incluida la red de centros de datos del gigante tecnológico y los chips de unidad de procesamiento tensorial desarrollados por Google para probar modelos de aprendizaje automático. Según Waymo, el uso de TPU hace que el proceso sea 15 veces más eficiente. Además de Probar coches reales en la vía pública., Waymo afirma hacer funcionar el equivalente a 25.000 coches al día en simulaciones por ordenador. Los vehículos autónomos de Waymo superaron los 5 millones de millas en vías públicas en febrero, y la compañía afirma haber completado 2.700 millones de millas simuladas el año pasado.
El próximo gran paso de Waymo será lanzar un servicio comercial de viajes compartidos autónomos en Arizona a finales de este año. Para ello, la empresa está ampliando su flota de vehículos, pedir más minivans Chrysler Pacifica y hacer planes para agregar el Jaguar I-Pace totalmente eléctrico también.
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