Les détails de la façon dont Nvidia a formé deux voitures d'essai se trouvent dans un fichier intitulé Apprentissage de bout en bout pour les voitures autonomes. Les bases sont les suivantes: Nvidia a utilisé trois caméras et deux ordinateurs Nvidia DRIVE PX pour observer les humains conduire des voitures pendant 72 heures. La formation automobile s'est déroulée dans plusieurs États, dans des conditions météorologiques variées, de jour comme de nuit, et sur une grande variété de types et de conditions de routes. Les caméras ont capturé d'énormes quantités de données en 3D, qui ont été suivies et stockées par les GPU embarqués. Ces données ont ensuite été analysées et divisées en étapes d'apprentissage avec
Torche 7, un système d'apprentissage automatique. Le résultat? Un système formé pour conduire des voitures sans intervention du conducteur.Vidéos recommandées
Lors de tests ultérieurs utilisant le système formé dans des voitures sur des routes d'essai et des voies publiques (y compris les autoroutes), le système a atteint une autonomie de 98 à 100 pour cent. Lorsqu'un conducteur intervient, le système continue d'apprendre.
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Une seule caméra et un seul ordinateur sont nécessaires dans une voiture basée sur le système GPU de Nvidia. Lorsque viendra le moment où vous pourrez acheter une voiture avec ce système, elle arrivera prête à conduire toute seule – vous n’aurez pas besoin de lui donner davantage de séances de formation, comme indiqué à Digital Trends. Alors que la voiture peut conduire elle-même, lorsqu’elle détecte (via la caméra) quelque chose de nouveau (comme quelque chose qu’elle n’a jamais « vu » auparavant), elle alerte le conducteur pour qu’il prenne le relais, puis passe en mode apprentissage. Tout ce qu’il apprend est ensuite transmis au cloud et ces informations sont intégrées dans la prochaine mise à jour logicielle afin que l’apprentissage puisse profiter à toutes les voitures utilisant le système de conduite autonome de Nvidia. Tu peux regarder Formation et performances automobiles basées sur GPU de Nvidia ici.
En parlant avec Digital Trends, un porte-parole de Nvidia a utilisé l'exemple de la rencontre avec un élan. L'exemple de l'orignal fonctionne parce que tomber par hasard sur un élan sur la route est rare dans la plupart des régions des États-Unis et ne s'est apparemment jamais produit lors de leur entraînement automobile. Ainsi, si je conduisais une voiture équipée du système de conduite autonome Nvidia et qu’un élan se trouvait sur ou à côté de la route, le système m’alerterait pour prendre le relais. Le système embarqué surveillait ce que je faisais et enregistrait les modifications apportées à la direction et à d’autres systèmes comme les freins et l’accélération. Mes réactions seraient transmises au cloud. Après la prochaine mise à jour du logiciel, si une autre personne rencontrait un élan, cette voiture saurait comment réagir en fonction de mes réactions.
Cette méthode d'apprentissage par le visionnage pour former des véhicules sans conducteur est à la fois plus réaliste et plus inclusive que les chaînes de règles écrites par des programmeurs basées sur des éléments très variés comme la surface de la route, les marquages au sol, les feux et la circulation conditions. Le système basé sur GPU effectue la collecte de données et le système d'apprentissage automatique crée les règles.
Digital Trends a été informé que Nvidia est désormais en conversation avec plus de 80 grands OEM (fabricants d'équipement d'origine) et instituts de recherche. Le seul fabricant dont Nvidia a pu parler publiquement est Volvo. L'année prochaine Le projet Drive Me de Volvo à Göteborg, en Suède, 100 Volvo XC90 équipés du système Nvidia seront utilisés pour observer le fonctionnement du système sur « un ensemble de routes défini » dans la ville suédoise.
Les voitures sans conducteur arrivent et le système de Nvidia semble être en mesure d’accélérer la transition.
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