בנובמבר 2018, יונדאי הכריז השקעה בסטארטאפ ישראלי בשם Allegro.ai שמתמחה בראייה ממוחשבת מבוססת למידה עמוקה. על פני השטח, זה נשמע כמו עסקה עסקית סטנדרטית. חברה א' משקיעה בחברה ב'. זה נהדר עבור שני הצדדים (אני מקווה, לפחות), אבל יש לזה מעט מאוד השלכות על הצרכן הממוצע. החיבור הזה קצת שונה. בעוד שבעלי יונדאי לא יבחינו בשינוי מיידי, השותפות מבטיחה לאפשר לדרום חברה קוריאנית להביא יותר טכנולוגיה למכוניות שלה מהר יותר מאשר אילו הייתה מחליטה לעשות הכל בתוך הבית.
Digital Trends שוחח עם ניר בר לב, מנכ"ל Allegro.ai, למידע נוסף.
סרטונים מומלצים
יונדאי ענקית, זה אחד הגדולים ביותר חברות רכב בעולם, אז למה שהיא תשקיע בסטארט-אפ כמו Allegro.ai במקום לפתח את הטכנולוגיה בעצמה? לבנות מכונית זה קשה, פשוט תשאל כל אחד מהסטארט-אפים שניסה, נאבק ונכשל, אבל גם פיתוח תוכנות מתקדמות הוא קשה וגוזל זמן.
"אין מספיק אנשים עם הניסיון והידע הנכונים לעשות למידה עמוקה ברמה גבוהה. זה בערך כמו לנסות לבנות מכונית בתקופת האבן. התשתית שעומדת לרשות החברות היא איפשהו בדומה למה שהיה קיים לפני 35-40 שנה בתעשיית תוכנה מסורתית", הסביר בר-לב. הוא הוסיף כי ל-99 אחוז מהחברות אין את המומחיות הנדרשת לעבוד עם למידה עמוקה. "אם אתה חושב על הבהלה לזהב, כולם בסופו של דבר היו צריכים ג'ינס ולכפיים ואתים, אחרת הם לא היו יכולים לכרות את הזהב. זה אותו דבר כאן."
זה המקום שבו Allegro.ai נכנס לתמונה. בעוד שיונדאי תפתח טכנולוגיית למידה עמוקה משלה, החוקרים שלה ישתמשו בפתרונות של Allegro.ai כדי להבין טוב יותר כיצד חלקי הפאזל מתחברים. "על ידי הפיכת הכלים האלה לזמינים מסחרית, חברות יכולות לגשת אליהם, מה שאומר שדברים הולכים לקרות מהר יותר", חזה בר-לב.
ללמד מכונית לנהוג דומה מאוד ללמד נער כיצד לנהוג במובן זה שהניסיון הוא המפתח
היישום הראשון (והמצוטט לרוב) של למידה עמוקה בעולם הרכב הוא הפעלת מכונית אוטונומית. כדי שזה יעבוד, מכונית צריכה להבין מה היא עושה, מה מכוניות אחרות עושות, ואת סוג הסביבה שבה היא פועלת. וכפי שציין בר לב, נהיגה במכונית בארצות הברית היא חוויה שונה לחלוטין מאשר נהיגה באבו דאבי, או גואטמלה סיטי, או מרכז העיר פריז.
ללמד מכונית לנהוג דומה מאוד ללמד נער כיצד לנהוג במובן זה שהניסיון הוא המפתח. עבור ילד בן 15, החוויה מגיעה על ידי בילוי שעות מאחורי ההגה לצד מדריך. עבור מכונית, זה דורש להאכיל את התוכנה בכמות עצומה של נתונים מוערים שמלמד אותו איך נראים עצים, משאיות ומעברי רכבת.
Allegro.ai לא עוסק בנתונים. החברות שרוצות לבנות מכוניות לנהיגה עצמית צריכות להבין איך לאסוף אותן. הוא פשוט מספק פלטפורמה המאפשרת למהנדסים להעיר אותו ולהזין אותו למכונית בצורה יעילה יותר ובקנה מידה. ברמה שנייה אך מתמשכת יותר, ניתן להשתמש באותה טכנולוגיה בסיסית כדי ללמד מכונית כיצד לזהות מי נמצא ברכב בכל זמן נתון. מה הם עושים.
"אם מכונית היא לפי דרישה, היא צריכה איכשהו לדעת מה קורה בתא הנוסעים. היא צריכה לוודא שאף אחד לא מלכלך את הבקתה, שאף אחד לא עושה משהו שהוא לא אמור לעשות", הסביר בר לב. סוג זה של טכנולוגיה משמש גם במערכות חצי אוטונומיות כדי לדעת אם הנהג מסתכל על הכביש שלפניו, סופר עורבים על קווי חשמל או ישן.
לבסוף, טכנולוגיית למידה עמוקה יכולה גם לעזור ליצרניות רכב לבנות מכוניות טובות יותר. רובוטים המאומנים בבקרת איכות יכולים לזהות אפילו את השריטות הקטנות ביותר בצבע, לוחות גוף לא מיושרים או נזילות לפני שמכונית עוזבת את פס הייצור. בני אדם עושים את העבודה הזו כרגע. AIרובוטים מאושרים יכולים להחליף אותם או להשלים אותם, בהתאם לחברה ולמקרה השימוש שהיא עושה לטכנולוגיית למידה עמוקה.
"הרבה אנשים לא מבינים את הצורך בלמידה עמוקה, או למה אנחנו מדברים על זה. לזכותם של [משקיעי אלגרו] בוש וסמסונג, הם באמת ראו לאן השוק הולך, ו אני חושב שהצטרפות יונדאי אלינו היא עדות להבנה בכל הענף", סיכם בר לב.
המלצות עורכים
- פרשנות מבוססת בינה מלאכותית מגיעה לווימבלדון בחודש הבא
- מחשב העל של Nvidia עשוי להביא עידן חדש של ChatGPT
- טכנולוגיית זיהוי פנים לדובים שואפת לשמור על בטיחות בני האדם
- כיצד ה-USPS משתמש ב-Nvidia GPUs ו-A.I. כדי לעקוב אחר דואר חסר
- חישוק הכדורסל הרובוטי החכם של MIT יעזור לך לעלות רמה במשחק שלך
שדרג את אורח החיים שלךמגמות דיגיטליות עוזרות לקוראים לעקוב אחר עולם הטכנולוגיה המהיר עם כל החדשות האחרונות, ביקורות מהנות על מוצרים, מאמרי מערכת מעוררי תובנות והצצות מיוחדות במינן.
