एनवीडिया जीपीयू-आधारित सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम हमें देखकर सीखता है

एनवीडिया ने दो परीक्षण कारों को कैसे प्रशिक्षित किया, इसका विवरण शीर्षक वाली फ़ाइल में है सेल्फ-ड्राइविंग कारों के लिए शुरू से अंत तक सीखना. मूल बातें इस प्रकार हैं: एनवीडिया ने मनुष्यों को 72 घंटों तक कार चलाते हुए देखने के लिए तीन कैमरे और दो एनवीडिया ड्राइव पीएक्स कंप्यूटर का उपयोग किया। कार प्रशिक्षण कई राज्यों में, विभिन्न मौसम स्थितियों में, दिन और रात, और विभिन्न प्रकार की सड़क प्रकारों और परिस्थितियों में आयोजित किया गया था। कैमरों ने 3डी में बड़ी मात्रा में डेटा कैप्चर किया, जिसे ऑन-बोर्ड जीपीयू द्वारा ट्रैक और संग्रहीत किया गया था। फिर उस डेटा का विश्लेषण किया गया और सीखने के चरणों में विभाजित किया गया 

परीक्षण सड़कों और सार्वजनिक सड़कों (राजमार्गों सहित) पर कारों में प्रशिक्षित प्रणाली का उपयोग करके बाद के परीक्षणों में, सिस्टम ने 98 से 100 प्रतिशत स्वायत्तता हासिल की। जब कोई ड्राइवर हस्तक्षेप करता है, तो सिस्टम सीखना जारी रखता है।

एनवीडिया के जीपीयू सिस्टम पर आधारित कार में केवल एक कैमरा और एक कंप्यूटर की आवश्यकता होती है। जब समय आएगा कि आप इस प्रणाली के साथ एक कार खरीद सकते हैं, तो यह स्वयं चलने के लिए तैयार हो जाएगी - आपको इसे अधिक प्रशिक्षण देने की आवश्यकता नहीं होगी, जैसा कि डिजिटल ट्रेंड्स को बताया गया है। जबकि कार स्वयं चल सकती है, जब उसे (कैमरे के माध्यम से) कुछ नया पता चलता है (जैसा कि उसने पहले कभी नहीं देखा है), तो यह ड्राइवर को उसे संभालने के लिए सचेत करती है और फिर सीखने के मोड में चली जाती है। यह जो कुछ भी सीखता है उसे बाद में क्लाउड पर प्रसारित किया जाता है और उस जानकारी को अगले सॉफ़्टवेयर अपडेट में शामिल किया जाता है ताकि सीखने से एनवीडिया की सेल्फ-ड्राइविंग प्रणाली का उपयोग करने वाली सभी कारों को लाभ हो सके। आप देख सकते हैं एनवीडिया का जीपीयू-आधारित कार प्रशिक्षण और प्रदर्शन यहां।

डिजिटल ट्रेंड्स के साथ बात करते समय, एनवीडिया के एक प्रवक्ता ने मूस से मुठभेड़ का उदाहरण इस्तेमाल किया। मूस का उदाहरण काम करता है क्योंकि अमेरिका के अधिकांश हिस्सों में सड़क पर मूस का मिलना दुर्लभ है और जाहिर तौर पर उनके कार प्रशिक्षण में ऐसा कभी नहीं हुआ है। इसलिए अगर मैं एनवीडिया सेल्फ-ड्राइविंग सिस्टम के साथ कार चला रहा था और सड़क पर या उसके बगल में एक मूस था, तो सिस्टम मुझे संभालने के लिए सचेत कर देगा। ऑनबोर्ड सिस्टम यह देखेगा कि मैंने क्या किया और स्टीयरिंग और ब्रेक और एक्सेलेरेशन जैसी अन्य प्रणालियों में बदलावों को रिकॉर्ड किया। मेरी प्रतिक्रियाएँ क्लाउड पर प्रसारित की जाएंगी। अगले सॉफ़्टवेयर अपडेट के बाद, यदि किसी अन्य व्यक्ति को मूस का सामना करना पड़ता है, तो उस कार को पता चल जाएगा कि मेरी प्रतिक्रियाओं के आधार पर कैसे प्रतिक्रिया करनी है।

चालक रहित वाहनों को प्रशिक्षित करने की यह सीखने-देखने की विधि श्रृंखलाओं की तुलना में अधिक यथार्थवादी और समावेशी है सड़क की सतह, लेन मार्कर, रोशनी और यातायात जैसे अत्यधिक विविध तत्वों के आधार पर प्रोग्रामर द्वारा लिखे गए नियम स्थितियाँ। GPU-आधारित प्रणाली डेटा-एकत्रीकरण करती है और मशीन लर्निंग प्रणाली नियम बनाती है।

डिजिटल ट्रेंड्स को सूचित किया गया कि एनवीडिया अब 80 से अधिक प्रमुख ओईएम (मूल उपकरण निर्माता) और अनुसंधान संस्थानों के साथ बातचीत कर रहा है। एनवीडिया जिस एक निर्माता के बारे में सार्वजनिक रूप से बात करने में सक्षम थी, वह वोल्वो है। अगले वर्ष वोल्वो का ड्राइव मी प्रोजेक्ट गोथेनबर्ग, स्वीडन में एनवीडिया सिस्टम से लैस 100 वोल्वो XC90 का उपयोग यह देखने के लिए किया जाएगा कि सिस्टम स्वीडिश शहर में "सड़कों के एक परिभाषित सेट" पर कैसे काम करता है।

ड्राइवर रहित कारें आ रही हैं और एनवीडिया का सिस्टम परिवर्तन को तेज़ करने की दिशा में आगे बढ़ रहा है।

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