Poco dopo uno dei suoi minivan autonomi è stato coinvolto in un incidente mentre operava in modalità manuale, Waymo ha avuto una parte del palco al Google I/O per discutere delle sue auto a guida autonoma, utilizzando quel tempo per spiegare il ruolo dell'intelligenza artificiale nella guida autonoma. In un Posta media elaborando i punti sollevati nel keynote I/O, il direttore tecnico di Waymo, Dmitri Dolgov, ha affermato utilizza l'intelligenza artificiale addestrare le auto a guida autonoma a identificare l’ambiente circostante in modo simile a quello umano autisti.
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Waymo è iniziato come progetto interno di auto a guida autonoma di Google prima di essere scorporato in un'unità separata. C’è stata una notevole contaminazione tra l’ingegneria automobilistica autonoma e l’intelligenza artificiale di Google Brain. programma durante le prime fasi di entrambi i progetti, secondo Dolgov. Tra le altre cose, ciò ha consentito di ridurre di 100 volte il tasso di errore nel rilevamento dei pedoni nelle auto a guida autonoma in pochi mesi, ha affermato Dolgov.
La necessità che le auto a guida autonoma siano in grado di classificare con precisione ciò che vedono è stata tragicamente evidenziata da uno schianto mortale che coinvolge un'auto autonoma Uber in Arizona. Il 18 marzo, l'auto ha investito la pedone Elaine Herzberg mentre spingeva una bicicletta attraverso una strada di notte. Le indagini ufficiali sull'incidente non si sono concluse, ma un recente rapporto indica un difetto nel software su cui si basava l'auto per prendere decisioni su come evitare gli ostacoli. Uber ha rifiutato di commentare tale rapporto.
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Waymo afferma che A.I. è fondamentale aiutare le auto a guida autonoma a prendere le giuste decisioni. Nel suo post su Medium, Dolgov ha affermato che Waymo utilizza l'A.I. per addestrare le sue auto a situazioni come le manovre zone di costruzione, spostamento per veicoli di emergenza e spazio per auto parallele parcheggio. Questo viene fatto fornendo al sistema esempi basati su situazioni osservate nel mondo reale.
Gli ingegneri si affidano all’infrastruttura di Google, inclusa la rete di data center del colosso tecnologico e i chip delle unità di elaborazione tensore sviluppate da Google per testare i modelli di apprendimento automatico. Secondo Waymo, l’uso dei TPU rende questo processo 15 volte più efficiente. Inoltre testare auto vere su strade pubbliche, Waymo afferma di far funzionare l'equivalente di 25.000 auto al giorno nelle simulazioni al computer. Le auto a guida autonoma Waymo hanno superato i 5 milioni di miglia sulle strade pubbliche a febbraio e la società afferma di aver completato 2,7 miliardi di miglia simulate lo scorso anno.
La prossima grande mossa di Waymo sarà quella di lanciare un servizio commerciale di ridesharing autonomo in Arizona entro la fine dell’anno. Per prepararsi a ciò, l’azienda sta potenziando la propria flotta di veicoli, ordinando più minivan Chrysler Pacifica e fare progetti per aggiungere il Jaguar I-Pace completamente elettrica anche.
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