În noiembrie 2018, Hyundai a anunţat o investiție într-un startup israelian numit Allegro.ai, care este specializat în viziunea computerizată bazată pe învățarea profundă. La suprafață, a sunat ca o afacere standard. Compania A investește în compania B. Este grozav pentru ambele părți (sperăm că cel puțin), dar are foarte puține implicații pentru consumatorul mediu. Această legătură este puțin diferită. În timp ce proprietarii Hyundai nu vor observa o schimbare imediată, parteneriatul promite să permită Sudul Firma coreeană să aducă mai multă tehnologie în mașinile sale mai repede decât dacă ar fi decis să facă totul în casă.
Digital Trends a discutat cu Nir Bar-Lev, CEO-ul Allegro.ai, pentru a afla mai multe.
Videoclipuri recomandate
Hyundai este uriaș, așa este una dintre cele mai mari companii auto din lume, deci de ce ar investi într-un startup precum Allegro.ai în loc să dezvolte tehnologia pe cont propriu? Construirea unei mașini este grea, întrebați-o pe oricare dintre startup-urile care au încercat, au luptat și au eșuat, dar dezvoltarea de software avansat este, de asemenea, dificilă și consumatoare de timp.
„Nu există destui oameni cu experiența și cunoștințele potrivite pentru a face învățare profundă la un nivel înalt. E ca și cum ai încerca să construiești o mașină în epoca de piatră. Infrastructura pe care companiile o au la dispoziție este undeva pe genul a ceea ce exista acum 35-40 de ani într-o industrie tradițională de software”, a explicat Bar-Lev. El a adăugat că 99 la sută dintre companii nu au expertiza necesară pentru a lucra cu deep learning. „Dacă te gândești la goana după aur, toată lumea a avut nevoie în cele din urmă de blugi, târăcoace și lopeți, altfel nu ar putea extrage aurul. Este același lucru aici.”
Aici intervine Allegro.ai. În timp ce Hyundai își va dezvolta propria tehnologie de învățare profundă, cercetătorii săi vor folosi soluțiile Allegro.ai pentru a înțelege mai bine cum se unesc piesele puzzle-ului. „Prin făcând aceste instrumente disponibile comercial, companiile le pot accesa, ceea ce înseamnă că lucrurile se vor întâmpla mai repede”, a prezis Bar-Lev.
A învăța o mașină cum să conducă seamănă cu a-i învăța pe un adolescent cum să conducă, în sensul că experiența este cheia
Prima (și cel mai des citată) aplicație a învățării profunde în lumea automobilelor este alimentarea unei mașini autonome. Pentru ca aceasta să funcționeze, o mașină trebuie să înțeleagă ce face, ce fac alte mașini și tipul de mediu în care operează. Și, după cum a subliniat Bar-Lev, conducerea unei mașini în Statele Unite este o experiență complet diferită de a conduce în Abu Dhabi, sau în orașul Guatemala, sau centrul Parisului.
A învăța o mașină cum să conducă seamănă cu a-i învăța pe un adolescent cum să conducă, în sensul că experiența este cheia. Pentru un tânăr de 15 ani, experiența vine petrecând ore întregi la volan lângă un instructor. Pentru o mașină, necesită alimentarea software-ului cu o cantitate uriașă date adnotate care îl învață cum arată copacii, camioanele și punctele de trecere.
Allegro.ai nu se ocupă de date. Companiile care doresc să construiască mașini autonome trebuie să își dea seama cum să le adune. Pur și simplu oferă o platformă care le permite inginerilor să o adnoteze și să o alimenteze la o mașină mai eficient și la scară mai mare. La un al doilea nivel, dar mai durabil, aceeași tehnologie de bază poate fi folosită pentru a învăța o mașină cum să recunoască cine se află în mașină la un moment dat și ce fac ei.
„Dacă o mașină este la cerere, trebuie să știe cumva ce se întâmplă în cabină. Trebuie să se asigure că nimeni nu aruncă gunoi în cabină, că nimeni nu face ceva ce nu ar trebui să facă”, a explicat Bar-Lev. Acest tip de tehnologie este folosit și în sistemele semi-autonome pentru a spune dacă șoferul se uită la drumul din față, numără corbii pe liniile electrice sau doarme.
În cele din urmă, tehnologia de deep learning poate ajuta și producătorii de automobile să construiască mașini mai bune. Roboții instruiți în controlul calității pot identifica chiar și cele mai mici zgârieturi din vopsea, panouri de caroserie nealiniate sau scurgeri înainte ca o mașină să părăsească linia de asamblare. Oamenii fac în prezent această meserie. AIroboții activați i-ar putea înlocui sau completa, în funcție de companie și de cazul de utilizare pe care îl face pentru tehnologia de deep learning.
„Mulți oameni nu înțeleg nevoia de învățare profundă sau de ce vorbim despre asta. Spre meritul [investitorilor Allegro] Bosch și Samsung, ei au văzut cu adevărat încotro merge piața și Cred că alăturarea Hyundai nouă este o dovadă a înțelegerii din întreaga industrie”, a concluzionat Bar-Lev.
Recomandările editorilor
- Comentariile bazate pe inteligență artificială vin la Wimbledon de luna viitoare
- Supercomputerul Nvidia poate aduce o nouă eră a ChatGPT
- Tehnologia de recunoaștere facială pentru urși își propune să mențină oamenii în siguranță
- Cum folosește USPS GPU-urile Nvidia și A.I. pentru a urmări corespondența lipsă
- Coșul de baschet robotizat inteligent al MIT vă va ajuta să vă ridicați nivelul jocului
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
