Peu après l'un de ses monospaces autonomes a été impliqué dans un accident tout en fonctionnant en mode manuel, Waymo a obtenu une tranche de temps sur Google I/O pour discuter de ses voitures autonomes, utilisant ce temps pour expliquer le rôle de l'intelligence artificielle dans la conduite autonome. Dans un Post moyen développant les points soulevés lors du discours d'ouverture sur les I/O, le directeur technique de Waymo, Dmitri Dolgov, a déclaré: utilise l'IA entraîner des voitures autonomes à identifier leur environnement d'une manière similaire à celle des humains Conducteurs.
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Waymo a commencé comme un projet de voiture autonome interne de Google avant d’être transformé en une unité distincte. Il y a eu une pollinisation croisée importante entre l’ingénierie des voitures autonomes et le Google Brain A.I. programme pendant les premières étapes des deux projets, selon Dolgov. Entre autres choses, cela a permis de réduire de 100 fois le taux d'erreur dans la détection des piétons dans les voitures autonomes en quelques mois seulement, a déclaré Dolgov.
La nécessité pour les voitures autonomes de pouvoir classer avec précision ce qu'elles voient a été tragiquement soulignée par un accident mortel impliquant une voiture autonome Uber en Arizona. Le 18 mars, la voiture a heurté la piétonne Elaine Herzberg alors qu'elle traversait une rue à vélo la nuit. Les enquêtes officielles sur l'incident ne sont pas terminées, mais un rapport récent souligne une faille dans le logiciel sur lequel la voiture s'est appuyée pour prendre des décisions concernant l'évitement des obstacles. Uber a refusé de commenter ce rapport.
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Waymo affirme que l'A.I. Il est essentiel d’aider les voitures autonomes à prendre les bonnes décisions. Dans son article Medium, Dolgov a déclaré que Waymo utilise l'IA pour fonctionner. pour entraîner ses voitures à des situations telles que les manœuvres zones de construction, passage des véhicules d'urgence et libération de la place pour les voitures parallèles parking. Cela se fait en alimentant le système en exemples basés sur des situations réelles observées.
Les ingénieurs s’appuient sur l’infrastructure de Google, y compris le réseau de centres de données du géant de la technologie et les puces d’unité de traitement tenseur développées par Google pour tester les modèles d’apprentissage automatique. L'utilisation de TPU rend ce processus 15 fois plus efficace, selon Waymo. En plus de tester de vraies voitures sur la voie publique, Waymo prétend faire fonctionner l'équivalent de 25 000 voitures par jour dans des simulations informatiques. Les voitures autonomes Waymo ont dépassé les 5 millions de kilomètres sur la voie publique en février, et la société affirme avoir parcouru 2,7 milliards de kilomètres simulés l'année dernière.
La prochaine grande initiative de Waymo sera de lancer un service commercial de covoiturage autonome en Arizona plus tard cette année. En prévision de cela, l'entreprise renforce sa flotte de véhicules, commander davantage de mini-fourgonnettes Chrysler Pacifica et planifier l'ajout du Jaguar I-Pace tout électrique aussi.
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