Nvidia GPU-ზე დაფუძნებული თვითმართვის სისტემა სწავლობს ჩვენი ყურებით

დეტალები იმის შესახებ, თუ როგორ ავარჯიშა Nvidia-მ ორი სატესტო მანქანა, მოცემულია ფაილში სახელწოდებით თვითმართვადი მანქანების ბოლომდე სწავლა. საფუძვლები შემდეგია: Nvidia-მ გამოიყენა სამი კამერა და ორი Nvidia DRIVE PX კომპიუტერი, რათა უყუროს ადამიანებს მანქანების მართვას 72 საათის განმავლობაში. მანქანების სწავლება ჩატარდა რამდენიმე შტატში, სხვადასხვა ამინდის პირობებში, დღე და ღამე, და გზის მრავალფეროვან ტიპებსა და პირობებში. კამერებმა გადაიღეს დიდი რაოდენობით მონაცემები 3D ფორმატში, რომელსაც აკონტროლებდნენ და ინახავდნენ ბორტ GPU-ებით. ეს მონაცემები შემდეგ გაანალიზდა და დაყოფილი იყო სასწავლო ეტაპებად 

შემდგომ ტესტებში მანქანებში გაწვრთნილი სისტემის გამოყენებით სატესტო გზებზე და საჯარო გზებზე (მათ შორის მაგისტრალებზე), სისტემამ მიაღწია 98-დან 100 პროცენტამდე ავტონომიას. როდესაც მძღოლი ერევა, სისტემა აგრძელებს სწავლას.

Nvidia-ს GPU სისტემაზე დაფუძნებულ მანქანაში მხოლოდ ერთი კამერა და ერთი კომპიუტერია საჭირო. როდესაც დადგება დრო, რომ შეძლებთ ამ სისტემით ავტომობილის ყიდვას, ის მოვა მზად სატარებლად - თქვენ არ დაგჭირდებათ მეტი ვარჯიშის გაკეთება, როგორც ეს Digital Trends-ს განუცხადა. მიუხედავად იმისა, რომ მანქანას შეუძლია თავად მართოს, როდესაც ის აღმოაჩენს (კამერის საშუალებით) რაიმე ახალს (როგორც ისეთ რამეში, რაც მანამდე არ „მინახავს“), ის აფრთხილებს მძღოლს, რომ აიღოს და შემდეგ გადადის სწავლის რეჟიმში. რასაც ის ისწავლის, მოგვიანებით გადაეცემა ღრუბელში და ეს ინფორმაცია ჩართულია პროგრამული უზრუნველყოფის შემდეგ განახლებაში, რათა სწავლა ისარგებლოს ყველა მანქანაზე, რომელიც იყენებს Nvidia-ს თვითმართვის სისტემას. შეგიძლიათ უყუროთ Nvidia-ს GPU-ზე დაფუძნებული მანქანის ვარჯიში და შესრულება აქ.

Digital Trends-თან საუბრისას, Nvidia-ს სპიკერმა გამოიყენა შალის შეხვედრის მაგალითი. მგლის მაგალითი მუშაობს, რადგან გზაზე გზის მოხვედრა იშვიათია აშშ-ს უმეტეს ნაწილში და, როგორც ჩანს, არასდროს მომხდარა მათი მანქანის ვარჯიშის დროს. ასე რომ, თუ მე ვმართავდი მანქანას Nvidia-ს თვითმართვის სისტემით და გზის გასწვრივ ან მის გვერდით მთვარი იყო, სისტემა გამაფრთხილებდა, რომ გადამეღო. საბორტო სისტემა უყურებდა რას გავაკეთებდი და ჩაწერდა ცვლილებებს საჭის და სხვა სისტემებში, როგორიცაა მუხრუჭები და აჩქარება. ჩემი რეაქციები ღრუბელში გადაიცემა. შემდეგი პროგრამული განახლების შემდეგ, თუ სხვა ადამიანი წააწყდებოდა ლოვს, ამ მანქანას ეცოდინებოდა როგორ მოექცია რეაგირება ჩემი რეაქციების მიხედვით.

უმართავი სატრანსპორტო საშუალებების ვარჯიშის ეს სწავლა-ყურების მეთოდი უფრო რეალისტური და ინკლუზიურია, ვიდრე ჯაჭვები. პროგრამისტების მიერ დაწერილი წესები, რომლებიც ეფუძნება მრავალფეროვან ელემენტებს, როგორიცაა გზის ზედაპირი, ზოლის მარკერები, განათება და მოძრაობა პირობები. GPU-ზე დაფუძნებული სისტემა აკეთებს მონაცემთა შეგროვებას და მანქანათმცოდნეობის სისტემა ქმნის წესებს.

Digital Trends-ს აცნობეს, რომ Nvidia ახლა საუბრობს 80-ზე მეტ ძირითად OEM-თან (ორიგინალური აღჭურვილობის მწარმოებელთან) და კვლევით ინსტიტუტთან. ერთი მწარმოებელი Nvidia-ს შესახებ, რომლის შესახებაც საჯაროდ ისაუბრა, არის Volvo. Მომავალ წელს ვოლვოს Drive Me პროექტი გოტებორგში, შვედეთი გამოიყენებს 100 Volvo XC90-ს, რომლებიც აღჭურვილია Nvidia სისტემით, რათა დააკვირდეს როგორ მუშაობს სისტემა შვედეთის ქალაქში „გზების განსაზღვრულ კომპლექტზე“.

მოდის უმართავი მანქანები და Nvidia-ს სისტემა, როგორც ჩანს, ტემპშია, რათა დააჩქაროს გადასვლა.

რედაქტორების რეკომენდაციები

• Nvidia-ს არ სურს იცოდეთ მისი ახალი საკამათო GPU-ს შესახებ
• Nvidia RTX 4090 კაბელები შესაძლოა ახალი შემაშფოთებელი გზით დნება
• Nvidia GPU-ები ხედავენ ფასების მასიურ ზრდას და დიდ მოთხოვნას AI-სგან
• RTX 4060 299 დოლარად, Nvidia ცვლის კურსს ფასების შესახებ
• თქვენ უნდა გამოიყენოთ ეს 5 დავიწყებული Nvidia GPU ფუნქცია

განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.