自動運転ミニバンの直後 衝突事故に巻き込まれた Waymo は手動モードで動作している間、Google I/O で自社の自動運転車について説明するためのステージタイムを一部取得し、その時間を利用して自動運転における人工知能の役割について説明しました。 で ミディアムポスト Waymo の最高技術責任者であるドミトリ・ドルゴフ氏は、I/O 基調講演での指摘について詳しく述べ、次のように述べています。 AIを使用します。 人間と同じような方法で周囲を認識できるように自動運転車を訓練する 運転手。
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Waymo は Google の社内自動運転車プロジェクトとしてスタートし、その後別の部門に分離されました。 自動運転車エンジニアリングと Google Brain AI の間には、かなりの量の相互受粉がありました。 ドルゴフ氏によると、両方のプロジェクトの初期段階でプログラムが行われたという。 ドルゴフ氏によると、これにより、自動運転車の歩行者検出のエラー率がわずか数か月で 100 分の 1 に削減できたという。
自動運転車が目で見たものを正確に分類できる必要性は、悲劇的にも強調されました。 致命的な衝突 アリゾナ州のウーバー自動運転車に関するもの。 3月18日、夜間に自転車を押して道路を横断していた歩行者のエレイン・ハーツバーグさんを車が衝突した。 この事件に関する公式捜査はまだ終わっていないが、 最近の報告 障害物を回避するための決定を下すために車が依存していたソフトウェアの欠陥を指摘しています。 ウーバーはこの報道についてコメントを拒否した。
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Waymo は、A.I. 自動運転車が正しい判断を下せるよう支援することが極めて重要です。 ドルゴフ氏はMediumへの投稿で、WaymoがAIを使用していると述べた。 通り抜けなどの状況に備えて車両を訓練するため 工事区域、緊急車両のための移動、並行する車両のためのスペースの確保 駐車場。 これは、観察された現実世界の状況に基づいてシステムの例を供給することによって行われます。
エンジニアは、テクノロジー巨人のデータセンター ネットワークや、機械学習モデルをテストするために Google が開発したテンソル処理ユニット チップなど、Google のインフラストラクチャに頼っています。 Waymo によると、TPU を使用するとそのプロセスが 15 倍効率化されます。 に加えて 実車を公道でテストする, Waymoはコンピューターシミュレーションで1日あたり2万5000台相当の車を走らせると主張している。 Waymoの自動運転車は2月に公道での走行距離が500万マイルを超え、同社は昨年27億マイルの模擬走行を完了したと主張している。
Waymoの次の大きな動きは、今年後半にアリゾナ州で商用自動運転ライドシェアサービスを開始することだ。 それに備えて、同社は車両の保有台数を増やしている。 クライスラー パシフィカ ミニバンをさらに注文する を追加する計画を立てています 全電気式ジャガー I-Pace 同じように。
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