В ноябре 2018 года Hyundai объявлено инвестиции в израильский стартап Allegro.ai, который специализируется на компьютерном зрении на основе глубокого обучения. На первый взгляд это звучало как стандартная деловая сделка. Компания А инвестирует в компанию Б. Это хорошо для обеих сторон (по крайней мере, будем надеяться), но имеет очень мало последствий для обычного потребителя. Эта связка немного другая. Хотя владельцы Hyundai не заметят немедленных изменений, партнерство обещает позволить Югу Корейская фирма внедрит больше технологий в свои автомобили быстрее, чем если бы она решила сделать все подряд внутридомовой.
Digital Trends поговорили с Ниром Бар-Левым, генеральным директором Allegro.ai, чтобы узнать больше.
Рекомендуемые видео
Hyundai огромен, это один из наибольших автомобильных компаний мира, так зачем им инвестировать в такой стартап, как Allegro.ai, вместо того, чтобы разрабатывать технологию самостоятельно? Создать автомобиль сложно, спросите любого стартапера, который пробовал, боролся и потерпел неудачу, но разработка современного программного обеспечения также сложна и требует много времени.
«Недостаточно людей с необходимым опытом и знаниями для глубокого обучения на высоком уровне. Это все равно что пытаться построить машину в каменном веке. Инфраструктура, которую имеют в своем распоряжении компании, примерно соответствует той, что существовала 35-40 лет назад в традиционной индустрии программного обеспечения», — пояснил Бар-Лев. Он добавил, что 99 процентов компаний не имеют необходимого опыта для работы с глубоким обучением. «Если подумать о золотой лихорадке, то в конечном итоге всем нужны были джинсы, кирки и лопаты, иначе они не смогли бы добывать золото. Здесь то же самое».
Вот здесь и появляется Allegro.ai. В то время как Hyundai будет разрабатывать собственную технологию глубокого обучения, ее исследователи будут использовать решения Allegro.ai, чтобы лучше понять, как соединяются части головоломки. «Сделав эти инструменты коммерчески доступными, компании смогут получить к ним доступ, а это значит, что все будет происходить быстрее», — предсказывает Бар-Лев.
Обучение вождению автомобиля во многом похоже на обучение вождению подростка в том смысле, что ключевым моментом является опыт.
Первое (и наиболее часто упоминаемое) применение глубокого обучения в автомобильном мире — это привод беспилотного автомобиля. Чтобы это работало, автомобиль должен понимать, что он делает, что делают другие автомобили и в какой среде он работает. И, как отметил Бар-Лев, вождение автомобиля в Соединенных Штатах — это совершенно иной опыт, чем вождение в Абу-Даби, или Гватемале, или центр Парижа.
Обучение вождению автомобиля во многом похоже на обучение вождению подростка в том смысле, что опыт является ключевым моментом. Для 15-летнего подростка этот опыт приходит, когда он часами проводит за рулем рядом с инструктором. Для автомобиля требуется ввести в программное обеспечение огромное количество аннотированные данные это учит его, как выглядят деревья, грузовики и железнодорожные переезды.
Allegro.ai не занимается данными. Компании, которые хотят создавать беспилотные автомобили, должны придумать, как их собрать. Он просто предоставляет платформу, которая позволяет инженерам комментировать данные и передавать их в автомобиль более эффективно и в масштабе. На втором, но более продолжительном уровне та же самая базовая технология может быть использована для того, чтобы научить автомобиль распознавать, кто находится в машине в любой момент времени, и определять, кто находится в машине в любой момент времени. что они делают.
«Если машина востребована, она должна каким-то образом знать, что происходит в салоне. Необходимо следить за тем, чтобы никто не мусорил в салоне, чтобы никто не делал того, чего делать не положено», — пояснил Бар-Лев. Этот тип технологии также используется в полуавтономных системах, чтобы определить, смотрит ли водитель на дорогу впереди, считает ли ворон на линиях электропередачи или спит.
Наконец, технология глубокого обучения также может помочь автопроизводителям создавать более качественные автомобили. Роботы, обученные контролю качества, могут обнаружить даже мельчайшие царапины на краске, смещенные панели кузова или утечки еще до того, как автомобиль покинет сборочную линию. В настоящее время эту работу выполняют люди. ИИРоботы с поддержкой этих технологий могут заменить их или дополнить, в зависимости от компании и варианта использования технологии глубокого обучения.
«Многие люди не понимают необходимости глубокого обучения и того, почему мы о нем говорим. К чести [инвесторов Allegro] Bosch и Samsung, они действительно видели, куда движется рынок, и Я думаю, что присоединение Hyundai к нам является свидетельством взаимопонимания во всей отрасли», — заключил Бар-Лев.
Рекомендации редакции
- Комментаторы на базе искусственного интеллекта появятся на Уимблдоне в следующем месяце
- Суперкомпьютер Nvidia может открыть новую эру ChatGPT
- Технология распознавания лиц медведей призвана обеспечить безопасность людей
- Как USPS использует графические процессоры Nvidia и искусственный интеллект отслеживать пропавшую почту
- Умное роботизированное баскетбольное кольцо MIT поможет вам повысить уровень вашей игры
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
