Подробиці того, як Nvidia підготувала два тестових автомобіля, знаходяться у файлі під назвою Наскрізне навчання для безпілотних автомобілів. Основи такі: Nvidia використовувала три камери та два комп’ютери Nvidia DRIVE PX, щоб спостерігати, як люди керують автомобілями протягом 72 годин. Навчання автомобіля проводилося в кількох штатах, за різних погодних умов, удень і вночі, і на різних типах доріг і в різних умовах. Камери знімали величезну кількість даних у 3D, які відстежувалися та зберігалися вбудованими графічним процесором. Потім ці дані були проаналізовані та розділені на етапи навчання
Факел 7, система машинного навчання. Вихід? Навчена система керування автомобілем без втручання водія.Рекомендовані відео
У наступних випробуваннях з використанням навченої системи в автомобілях на тестових дорогах і дорогах загального користування (включаючи шосе) система досягла 98-100-відсоткової автономності. Коли водій втручається, система продовжує навчання.
Пов'язані
- Чи варто купувати Nvidia RTX 4060 або RTX 4060 Ti?
- Буквально ніхто не хоче купувати RTX 4060 Ti від Nvidia
- Nvidia відмовляється від RTX 4070, звертаючись до більш дешевих варіантів
В автомобілі на базі системи GPU Nvidia потрібна лише одна камера та один комп’ютер. Коли прийде час, коли ви зможете придбати автомобіль із цією системою, він прибуде готовий до їзди — вам не потрібно буде проводити додаткові тренувальні пробіги, як повідомляє Digital Trends. Незважаючи на те, що автомобіль може керувати автомобілем, коли він виявляє (через камеру) щось нове (наприклад, щось, чого він раніше не «бачив»), він попереджає водія, щоб він перейшов на керування, а потім переходить у режим навчання. Все, що він вивчає, пізніше передається в хмару, і ця інформація включається в наступне оновлення програмного забезпечення, щоб навчання було корисним для всіх автомобілів, які використовують систему автономного керування Nvidia. Ви можете дивитися Навчання та продуктивність автомобіля на основі GPU Nvidia тут.
Під час розмови з Digital Trends представник Nvidia навів приклад зустрічі з лосем. Приклад із лосем спрацьовує, тому що натрапити на лося на дорозі рідко в більшості регіонів США і, мабуть, ніколи не траплялося під час тренувань на автомобілі. Отже, якби я керував автомобілем із системою автономного керування Nvidia, а лось був на дорозі або біля неї, система сповістила б мене, щоб я почав керувати. Бортова система спостерігала за тим, що я робив, і записувала зміни в рульовому керуванні та інших системах, таких як гальма та прискорення. Мої реакції будуть передані в хмару. Після наступного оновлення програмного забезпечення, якщо інша людина зустріне лося, ця машина знатиме, як реагувати на основі моєї реакції.
Цей метод навчання безпілотних транспортних засобів є більш реалістичним і інклюзивним, ніж ланцюги правила, написані програмістами на основі дуже різноманітних елементів, таких як дорожнє покриття, покажчики смуг, світло та дорожній рух умови. Система на основі GPU збирає дані, а система машинного навчання створює правила.
Digital Trends повідомили, що Nvidia зараз веде переговори з понад 80 великими OEM-виробниками (виробниками оригінального обладнання) та дослідницькими установами. Єдиним виробником, про якого Nvidia змогла говорити публічно, є Volvo. Наступного року Проект Volvo Drive Me у Гетеборзі (Швеція) використовуватимуть 100 Volvo XC90, обладнаних системою Nvidia, щоб спостерігати, як система працює на «визначеному наборі доріг» у шведському місті.
З’являються безпілотні автомобілі, і система Nvidia, схоже, прискорює перехід.
Рекомендації редакції
- Nvidia не хоче, щоб ви знали про її суперечливий новий GPU
- Кабелі Nvidia RTX 4090 можуть плавитися новим тривожним чином
- Графічні процесори Nvidia зазнають значного зростання цін і величезного попиту з боку ШІ
- Завдяки RTX 4060 за 299 доларів Nvidia змінює курс на ціноутворення
- Ви повинні використовувати ці 5 забутих функцій Nvidia GPU
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
