Nel novembre 2018, Hyundai annunciato un investimento in una startup israeliana denominata Allegro.ai specializzata nella visione artificiale basata sul deep learning. In apparenza sembrava un normale accordo commerciale. La società A investe nella società B. Ciò è ottimo per entrambe le parti (almeno si spera), ma ha pochissime implicazioni per il consumatore medio. Questo legame è un po’ diverso. Sebbene i proprietari di Hyundai non noteranno un cambiamento immediato, la partnership promette di consentire il sud L'azienda coreana porterà più tecnologia nelle sue auto più velocemente che se avesse deciso di fare tutto internamente.
Digital Trends ha parlato con Nir Bar-Lev, CEO di Allegro.ai, per saperne di più.
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Hyundai è enorme, lo è uno dei più grandi aziende automobilistiche nel mondo, quindi perché investire in una startup come Allegro.ai invece di sviluppare la tecnologia in proprio? Costruire un'auto è difficile, basta chiedere a una qualsiasi delle startup che hanno provato, lottato e fallito, ma anche sviluppare software avanzato è difficile e richiede tempo.
“Non ci sono abbastanza persone con la giusta esperienza e conoscenza per fare deep learning ad alto livello. È un po’ come provare a costruire un’auto all’età della pietra. L’infrastruttura di cui le aziende hanno a disposizione è in qualche modo simile a quella che esisteva 35-40 anni fa nell’industria del software tradizionale”, ha spiegato Bar-Lev. Ha aggiunto che il 99% delle aziende non ha le competenze necessarie per lavorare con il deep learning. “Se pensi alla corsa all’oro, alla fine tutti avevano bisogno di jeans, picconi e pale, altrimenti non avrebbero potuto estrarre l’oro. Qui è la stessa cosa”.
È qui che entra in gioco Allegro.ai. Mentre Hyundai svilupperà la propria tecnologia di deep learning, i suoi ricercatori utilizzeranno le soluzioni di Allegro.ai per comprendere meglio come si uniscono i pezzi del puzzle. “Rendendo questi strumenti disponibili in commercio, le aziende possono accedervi, il che significa che le cose accadranno più velocemente”, ha previsto Bar-Lev.
Insegnare a guidare un'auto è molto simile a insegnare a guidare a un adolescente, nel senso che l'esperienza è fondamentale
La prima (e più spesso citata) applicazione del deep learning nel mondo automobilistico è l’alimentazione di un’auto autonoma. Per funzionare, un’auto deve capire cosa sta facendo, cosa stanno facendo le altre auto e il tipo di ambiente in cui sta operando. E, come ha sottolineato Bar-Lev, guidare un’auto negli Stati Uniti è un’esperienza completamente diversa che guidare ad Abu Dhabi, o a Città del Guatemala, o centro di Parigi.
Insegnare a guidare un'auto è molto simile a insegnare a guidare a un adolescente, nel senso che l'esperienza è fondamentale. Per un quindicenne l’esperienza arriva trascorrendo ore al volante accanto a un istruttore. Per un'auto, è necessario alimentare il software con una quantità enorme di risorse dati annotati che gli insegna che aspetto hanno gli alberi, i camion e i passaggi a livello.
Allegro.ai non tratta dati. Le aziende che vogliono costruire auto a guida autonoma devono capire come raccoglierle. Fornisce semplicemente una piattaforma che consente agli ingegneri di annotarlo e trasmetterlo a un'auto in modo più efficiente e su larga scala. A un secondo livello, ma più duraturo, la stessa tecnologia di base può essere utilizzata per insegnare a un'auto come riconoscere chi c'è a bordo in un dato momento e cosa stanno facendo.
“Se un’auto è on-demand, deve in qualche modo sapere cosa sta succedendo nell’abitacolo. Bisogna assicurarsi che nessuno sporchi la cabina, che nessuno faccia qualcosa che non dovrebbe fare”, ha spiegato Bar-Lev. Questo tipo di tecnologia viene utilizzata anche nei sistemi semi-autonomi per capire se il conducente sta guardando la strada davanti a sé, contando i corvi sulle linee elettriche o dormendo.
Infine, la tecnologia del deep learning può anche aiutare le case automobilistiche a costruire automobili migliori. I robot addestrati al controllo qualità possono identificare anche i più piccoli graffi sulla vernice, pannelli della carrozzeria disallineati o perdite prima che un'auto lasci la catena di montaggio. Gli esseri umani attualmente svolgono questo lavoro. AII robot abilitati potrebbero sostituirli o integrarli, a seconda dell’azienda e del caso d’uso che fa per la tecnologia di deep learning.
“Molte persone non capiscono la necessità del deep learning o il motivo per cui ne stiamo parlando. A merito degli [investitori di Allegro] Bosch e Samsung, hanno davvero visto dove sta andando il mercato e Penso che l’adesione di Hyundai a noi sia una testimonianza della comprensione che c’è in tutto il settore”, ha concluso Bar-Lev.
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