कुछ ही समय बाद इसके स्वायत्त मिनीवैन में से एक एक दुर्घटना में शामिल था मैन्युअल मोड में काम करते समय, वेमो को अपनी सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर चर्चा करने के लिए Google I/O में स्टेज टाइम का एक टुकड़ा मिला, उस समय का उपयोग करके स्वायत्त ड्राइविंग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका को समझाया। में एक मध्यम पोस्ट I/O मुख्य वक्ता में दिए गए बिंदुओं पर विस्तार से बताते हुए, वेमो के मुख्य तकनीकी अधिकारी दिमित्री डोलगोव ने कहा ए.आई. का उपयोग करता है मानव के समान तरीके से अपने परिवेश की पहचान करने के लिए स्व-चालित कारों को प्रशिक्षित करना ड्राइवर.
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वेमो को एक अलग इकाई में बदलने से पहले Google की आंतरिक सेल्फ-ड्राइविंग कार परियोजना के रूप में शुरू किया गया था। स्वायत्त कार इंजीनियरिंग और गूगल ब्रेन ए.आई. के बीच महत्वपूर्ण मात्रा में क्रॉस-परागण था। डोलगोव के अनुसार, दोनों परियोजनाओं के प्रारंभिक चरण के दौरान कार्यक्रम। डोलगोव ने कहा कि अन्य बातों के अलावा, इससे सेल्फ-ड्राइविंग कारों में पैदल चलने वालों का पता लगाने में त्रुटि दर कुछ ही महीनों में 100 गुना कम हो गई।
सेल्फ-ड्राइविंग कारों को जो दिखता है उसे सटीक रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम होने की आवश्यकता को दुखद रूप से उजागर किया गया था एक घातक दुर्घटना एरिजोना में एक उबर स्वायत्त कार शामिल है। 18 मार्च को, कार ने पैदल यात्री एलेन हर्ज़बर्ग को टक्कर मार दी, जब वह रात में सड़क पर साइकिल को धक्का दे रही थी। घटना की आधिकारिक जांच अभी तक समाप्त नहीं हुई है एक हालिया रिपोर्ट बाधाओं से बचने के बारे में निर्णय लेने के लिए कार जिस सॉफ़्टवेयर पर निर्भर थी, उसमें एक दोष की ओर इशारा करता है। उबर ने उस रिपोर्ट पर टिप्पणी करने से इनकार कर दिया है।
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वेमो का दावा है कि ए.आई. सेल्फ-ड्राइविंग कारों को सही निर्णय लेने में मदद करना महत्वपूर्ण है। अपने मीडियम पोस्ट में, डोलगोव ने कहा कि वेमो ए.आई. का उपयोग करता है। अपनी कारों को युद्धाभ्यास जैसी स्थितियों के लिए प्रशिक्षित करना निर्माण क्षेत्र, आपातकालीन वाहनों के लिए आगे बढ़ना, और समानांतर कारों के लिए जगह बनाना पार्किंग। यह वास्तविक दुनिया की देखी गई स्थितियों के आधार पर सिस्टम उदाहरणों को फीड करके किया जाता है।
मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण करने के लिए इंजीनियर Google के बुनियादी ढांचे पर निर्भर हैं, जिसमें तकनीकी दिग्गज के डेटा केंद्रों का नेटवर्क और Google द्वारा विकसित टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट चिप्स शामिल हैं। वेमो के अनुसार, टीपीयू का उपयोग उस प्रक्रिया को 15 गुना अधिक कुशल बनाता है। निम्न के अलावा सार्वजनिक सड़कों पर वास्तविक कारों का परीक्षण, वेमो कंप्यूटर सिमुलेशन में प्रतिदिन 25,000 कारों के बराबर चलाने का दावा करता है। वेमो सेल्फ-ड्राइविंग कारों ने फरवरी में सार्वजनिक सड़कों पर 5 मिलियन मील की दूरी पार कर ली है, और कंपनी का दावा है कि उन्होंने पिछले साल 2.7 बिलियन सिम्युलेटेड मील की दूरी पूरी कर ली है।
वेमो का अगला बड़ा कदम इस साल के अंत में एरिजोना में एक वाणिज्यिक स्वायत्त राइडशेयरिंग सेवा शुरू करना होगा। इसकी तैयारी में, कंपनी अपने वाहनों के बेड़े को बढ़ा रही है, अधिक क्रिसलर पैसिफिक मिनीवैन का ऑर्डर देना और जोड़ने की योजना बना रहे हैं ऑल-इलेक्ट्रिक जगुआर आई-पेस भी।
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