Nvidia GPU ベースの自動運転システムは私たちを見て学習します

Nvidia が 2 台のテスト カーをどのようにトレーニングしたかの詳細は、次のタイトルのファイルに記載されています。 自動運転車のエンドツーエンド学習. 基本は次のとおりです。Nvidia は 3 台のカメラと 2 台の Nvidia DRIVE PX コンピューターを使用して、人間が車を運転する様子を 72 時間監視しました。 自動車トレーニングは、いくつかの州で、昼夜を問わずさまざまな気象条件、さまざまな道路の種類と状況で実施されました。 カメラは 3D で大量のデータをキャプチャし、オンボード GPU によって追跡および保存されました。 次に、そのデータが分析され、学習ステップに分割されました。 トーチ7、機械学習システム。 出力？ ドライバーの介入なしで車を運転するための訓練されたシステム。

訓練されたシステムを試験道路および公道 (高速道路を含む) の自動車で使用したその後のテストでは、システムは 98 ～ 100 パーセントの自律性を達成しました。 ドライバーが介入すると、システムは学習を続けます。

Nvidia の GPU システムをベースにした自動車には、1 台のカメラと 1 台のコンピュータだけが必要です。 このシステムを搭載した車を購入できる時期が来れば、車は自動的に運転できる状態で到着します。デジタル トレンドに語ったところによると、さらにトレーニングを行う必要はありません。 車は自動で運転することができますが、（カメラを介して）何か新しいもの（これまで「見たことのない」ものなど）を検出すると、ドライバーに運転を引き継ぐよう警告し、学習モードに入ります。 学習した内容はすべて後でクラウドに送信され、その情報は次のソフトウェア アップデートに組み込まれるため、学習は Nvidia の自動運転システムを使用するすべての自動車に利益をもたらすことができます。 あなたは見ることができます 

Digital Trends との会話の際、Nvidia の広報担当者はヘラジカに遭遇した例を挙げました。 ヘラジカの例がうまく機能するのは、米国のほとんどの地域では道路でヘラジカに遭遇することはまれであり、自動車の訓練中に遭遇したことはないようです。 そのため、Nvidia 自動運転システムを搭載した車を運転していて、ヘラジカが道路上または道路脇にいた場合、システムは私に車を運転するように警告します。 搭載システムは私の行動を監視し、ステアリングやブレーキや加速などの他のシステムの変化を記録します。 私の反応はクラウドに送信されます。 次回のソフトウェア更新後、他の人がヘラジカに遭遇した場合、その車は私の反応に基づいてどのように反応するかを知るでしょう。

無人車両を訓練するこの見て学ぶ方法は、一連の訓練よりも現実的かつ包括的です。 路面、車線マーカー、信号、交通などの非常に多様な要素に基づいてプログラマーによって作成されたルール 条件。 GPU ベースのシステムがデータ収集を行い、機械学習システムがルールを作成します。

Digital Trends は、Nvidia が現在 80 以上の主要 OEM (相手先商標製品製造会社) および研究機関と交渉中であると伝えました。 Nvidia が公の場で話すことができたメーカーの 1 つは Volvo です。 来年 ボルボのドライブ・ミー・プロジェクト スウェーデンのヨーテボリでは、Nvidia システムを搭載した 100 台の Volvo XC90 を使用して、スウェーデンの都市の「定義された一連の道路」でシステムがどのように動作するかを観察します。

無人自動車が登場しつつあり、Nvidia のシステムは移行を加速するペースで進んでいるように見えます。

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