नवंबर 2018 में, हुंडई की घोषणा की Allegro.ai नाम के एक इज़राइली स्टार्टअप में निवेश जो गहन शिक्षण-आधारित कंप्यूटर विज़न में माहिर है। सतह पर, यह एक मानक व्यापारिक सौदे जैसा लग रहा था। कंपनी A कंपनी B में निवेश करती है। यह दोनों पक्षों के लिए बहुत अच्छा है (उम्मीद है, कम से कम), लेकिन औसत उपभोक्ता के लिए इसका बहुत कम प्रभाव है। यह गठजोड़ थोड़ा अलग है. हालाँकि हुंडई के मालिकों को तत्काल कोई बदलाव नज़र नहीं आएगा, साझेदारी दक्षिण को अनुमति देने का वादा करती है कोरियाई फर्म अपनी कारों में और अधिक तकनीक तेजी से लाएगी, अगर उसने सब कुछ करने का फैसला किया हो घर में.
अधिक जानने के लिए डिजिटल ट्रेंड्स ने Allegro.ai के सीईओ निर बार-लेव से बात की।
अनुशंसित वीडियो
हुंडई बहुत बड़ी है, यह है सबसे बड़े में से एक दुनिया में कार कंपनियां, तो यह अपने दम पर तकनीक विकसित करने के बजाय Allegro.ai जैसे स्टार्टअप में निवेश क्यों करेगी? कार बनाना कठिन है, बस उन किसी भी स्टार्टअप से पूछें जिन्होंने प्रयास किया है, संघर्ष किया है और असफल रहे हैं, लेकिन उन्नत सॉफ्टवेयर विकसित करना भी कठिन और समय लेने वाला है।
“उच्च स्तर पर गहन अध्ययन करने के लिए सही अनुभव और ज्ञान वाले पर्याप्त लोग नहीं हैं। यह पाषाण युग में कार बनाने की कोशिश करने जैसा है। बार-लेव ने बताया कि कंपनियों के पास जो बुनियादी ढांचा है, वह पारंपरिक सॉफ्टवेयर उद्योग में 35-40 साल पहले मौजूद बुनियादी ढांचे के समान है। उन्होंने कहा कि 99 प्रतिशत कंपनियों के पास गहन शिक्षण के साथ काम करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता नहीं है। “यदि आप सोने की दौड़ के बारे में सोचते हैं, तो हर किसी को अंततः जींस और गैंती और फावड़े की आवश्यकता होती है, अन्यथा वे सोने का खनन नहीं कर सकते। यहाँ भी वही बात है।”
यहीं पर Allegro.ai आती है। जबकि हुंडई अपनी स्वयं की गहन शिक्षण तकनीक विकसित करेगी, इसके शोधकर्ता पहेली के टुकड़े एक साथ कैसे आते हैं, इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए Allegro.ai के समाधानों का उपयोग करेंगे। बार-लेव ने भविष्यवाणी की, "इन उपकरणों को व्यावसायिक रूप से उपलब्ध कराकर, कंपनियां उन तक पहुंच सकती हैं, जिसका मतलब है कि चीजें तेजी से होने वाली हैं।"
कार चलाना सिखाना एक किशोर को कार चलाना सिखाने जैसा है, क्योंकि इसमें अनुभव महत्वपूर्ण है
ऑटोमोटिव जगत में गहन शिक्षा का पहला (और सबसे अधिक बार उद्धृत) अनुप्रयोग एक स्वायत्त कार को शक्ति प्रदान करना है। इसे काम करने के लिए, एक कार को यह समझने की ज़रूरत है कि वह क्या कर रही है, अन्य कारें क्या कर रही हैं, और वह किस प्रकार के वातावरण में काम कर रही है। और, जैसा कि बार-लेव ने बताया, संयुक्त राज्य अमेरिका में कार चलाना अबू धाबी, या ग्वाटेमाला सिटी, या में कार चलाने से बिल्कुल अलग अनुभव है। शहर पेरिस.
कार चलाना सिखाना एक किशोर को कार चलाना सिखाने जैसा है, क्योंकि इसमें अनुभव महत्वपूर्ण है। 15 साल के बच्चे के लिए, यह अनुभव एक प्रशिक्षक के बगल में गाड़ी चलाते हुए घंटों बिताने से आता है। एक कार के लिए, सॉफ़्टवेयर को भारी मात्रा में फीड करने की आवश्यकता होती है एनोटेट डेटा जो यह सिखाता है कि पेड़, ट्रक और रेलमार्ग क्रॉसिंग कैसे दिखते हैं।
Allegro.ai डेटा का कारोबार नहीं करता है। जो कंपनियां सेल्फ-ड्राइविंग कारें बनाना चाहती हैं, उन्हें यह पता लगाना होगा कि इसे कैसे इकट्ठा किया जाए। यह बस एक मंच प्रदान करता है जो इंजीनियरों को इसे एनोटेट करने और कार को अधिक कुशलतापूर्वक और बड़े पैमाने पर फीड करने देता है। दूसरे लेकिन अधिक स्थायी स्तर पर, उसी बुनियादी तकनीक का उपयोग कार को यह सिखाने के लिए किया जा सकता है कि किसी भी समय कार में कौन है, इसकी पहचान कैसे की जाए और वे क्या कर रहे हैं.
“अगर कोई कार ऑन-डिमांड है, तो उसे किसी तरह यह जानना होगा कि केबिन में क्या चल रहा है। यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि कोई भी केबिन में गंदगी नहीं फैला रहा है, कोई भी ऐसा कुछ नहीं कर रहा है जो उन्हें नहीं करना चाहिए, ”बार-लेव ने समझाया। इस प्रकार की तकनीक का उपयोग अर्ध-स्वायत्त प्रणालियों में भी किया जाता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि चालक आगे सड़क देख रहा है, बिजली लाइनों पर कौवे गिन रहा है या सो रहा है।
अंत में, गहन शिक्षण तकनीक वाहन निर्माताओं को बेहतर कार बनाने में भी मदद कर सकती है। गुणवत्ता नियंत्रण में प्रशिक्षित रोबोट कार के असेंबली लाइन छोड़ने से पहले पेंट में सबसे छोटी खरोंच, गलत संरेखित बॉडी पैनल या लीक की भी पहचान कर सकते हैं। यह काम वर्तमान में मनुष्य करते हैं। ऐ-सक्षम रोबोट उनकी जगह ले सकते हैं या उन्हें पूरक बना सकते हैं, यह कंपनी और गहन शिक्षण प्रौद्योगिकी के लिए उपयोग के मामले पर निर्भर करता है।
“बहुत से लोग गहन शिक्षा की आवश्यकता को नहीं समझते हैं, या हम इसके बारे में क्यों बात कर रहे हैं। [एलेग्रो निवेशकों] बॉश और सैमसंग को श्रेय जाता है, उन्होंने वास्तव में देखा कि बाजार कहाँ जा रहा है, और मुझे लगता है कि हुंडई का हमारे साथ जुड़ना पूरे उद्योग में आपसी समझ का प्रमाण है,'' बार-लेव ने निष्कर्ष निकाला।
संपादकों की सिफ़ारिशें
- अगले महीने विंबलडन में एआई-संचालित कमेंट्री आ रही है
- एनवीडिया का सुपरकंप्यूटर चैटजीपीटी का एक नया युग ला सकता है
- भालुओं के लिए चेहरे की पहचान तकनीक का उद्देश्य मनुष्यों को सुरक्षित रखना है
- यूएसपीएस एनवीडिया जीपीयू और ए.आई. का उपयोग कैसे करता है? गुम हुए मेल को ट्रैक करने के लिए
- एमआईटी का चतुर रोबोटिक बास्केटबॉल घेरा आपके खेल को बेहतर बनाने में मदद करेगा
अपनी जीवनशैली को उन्नत करेंडिजिटल ट्रेंड्स पाठकों को सभी नवीनतम समाचारों, मजेदार उत्पाद समीक्षाओं, व्यावहारिक संपादकीय और एक तरह की अनूठी झलक के साथ तकनीक की तेज़ गति वाली दुनिया पर नज़र रखने में मदद करता है।
