L’Organisation européenne pour la recherche nucléaire (mieux connue sous le nom de CERN), de renommée mondiale, travaille au développement d’un « apprentissage automatique rapide » pour voitures autonomes, selon CNBC. Le CERN possède certaines des meilleures installations de recherche au monde et possède fait des percées en physique. Mais il n’est pas certain que le nouveau projet de recherche du CERN permettra une mise en production plus rapide des voitures autonomes.
Le CERN est surtout connu pour son Grand collisionneur de hadrons, le plus grand accélérateur de particules au monde. Les recherches de l’organisation produit de grandes quantités de données, les scientifiques ont donc développé un logiciel d’apprentissage automatique axé sur une prise de décision rapide, afin de les passer au crible. Zenuity – une coentreprise entre Volvo Cars et la société suédoise Veoneer – espère utiliser ce logiciel pour accélérer la prise de décision concernant les voitures autonomes.
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Dans un communiqué, Zenuity a déclaré que les réseaux de portes programmables sur site (FPGA) du CERN pourraient « exécuter des algorithmes de prise de décision en microsecondes. L'idée est d'utiliser les FGPA pour aider les voitures autonomes à prendre des décisions plus vite. Comme tout conducteur humain le sait, une décision rapide est souvent nécessaire pour éviter un accident. Mais ce n’est qu’une pièce du puzzle.
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L’informatique rapide pourrait permettre aux voitures autonomes de prendre des décisions à la même vitesse que les humains, mais les systèmes qui contrôlent ces voitures doivent également disposer des connaissances nécessaires pour prendre la bonne décision. Les entreprises développant des voitures autonomes effectuent des tests et des simulations dans le monde réel pour exposer les systèmes de conduite autonome au plus grand nombre. scénarios potentiels que possible. Mais l’imprévisibilité des conditions de conduite réelles signifie que tout couvrir est une tâche monumentale.
Les voitures autonomes ont également besoin de bonnes informations pour prendre une décision éclairée. Les voitures s’appuient sur un ensemble de capteurs – généralement composés de caméras, de radars et de lidar – pour « voir » leur environnement, ainsi que sur un logiciel de vision par ordinateur complexe pour interpréter les images des caméras. Créer une configuration de capteur qui fonctionne de manière fiable dans toutes les conditions, est suffisamment durable pour un usage quotidien et suffisamment bon marché pour une production de masse, constitue un autre obstacle majeur pour les voitures autonomes.
Malgré les défis techniques, de nombreuses entreprises restent attachées aux voitures autonomes. Volvo envisage de mettre une voiture autonome en production au début des années 2020. Le constructeur automobile est également travailler avec Uber sur la technologie de conduite autonome. Volvo a déjà fourni des SUV XC90 à Uber, dont l'un frappé et tué un piéton en mars 2018. Volvo a néanmoins renouvelé son partenariat avec Uber et espère mettre sur la route une nouvelle génération de véhicules d'essai XC90 en 2020.
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