Suspense: The 13th Sound / Always Room at the Top / Three Faces at Midnight
Človeški možgani lahko sprejmejo veliko informacij o prizorišču pred njim, da sprejemajo odločitve. Jelen skoči pred avto? Slam na zavorah. Avto se upočasnjuje naprej? Zamenjaj vozne pasove.
Za avtonomna vozila te odločitve niso tako preproste. Morda ne registriramo, da naši možgani celo obdelujejo vse informacije, potrebne za ukrepanje, vendar pa morajo avtonomni sistemi upoštevati veliko spremenljivk, preden uporabijo zavore. Če sistem ne prebere ceste pravilno, lahko pride do smrtnih nesreč. Zgodba, objavljena v MIT-u Pregled tehnologije V ponedeljek je opisano, kako avtomobilsko tehnološko podjetje Mobileye z učenjem za okrepitev usposablja umetno inteligenco za avtonomnimi vozili. Ta metoda se opira na podatke o vožnji v resničnem svetu in večji je nabor podatkov, hitreje je A.I. spozna, kako se izogniti zlomom. Vendar pa obstaja en problem. Konkurenčna avtomobilska podjetja si ne želijo deliti.
Zdaj morajo inženirji programske opreme upoštevati vsak možni scenarij in programirati avto, da se z njimi ukvarja. Toda v resničnem svetu so ceste zelo dinamično in raznoliko okolje. Inženirji ne morejo predvideti vseh možnih situacij.
Namesto programskih avtomobilov, da bi predvideli vsak scenarij, lahko inženirji programirajo avtomobile, da se naučijo, kako sami upravljajo scenarije. Okrepitev učenja v bistvu usposablja avtonomna vozila z nagrajevanjem dobrih rezultatov. Po eksperimentiranju in ne trčenju se avto nauči, kaj storiti v različnih situacijah in to lahko uporabi za prihodnje scenarije.
Ključnega pomena pri učenju za krepitev avtonomnih vozil so podatki. Veliko in veliko podatkov. Da bi avtomobili spoznali vse različne scenarije, ki bi jih lahko naleteli, morajo biti podatki, zbrani v realnem svetu, na voljo avtomobilski programski opremi, da se lahko praktično naučijo, kaj storiti.
Dajanje avtomobilskih podjetij v skupno rabo podatkov je velik izziv. Tekmovalci niso znani po tem, da delijo svoje avtomobile. Ampak, če ne odprejo svojih podatkov podjetjem, kot je Mobileye, bodo vozila, ki se lahko vozijo sama (vsaj na avtocesti), veliko hitreje uresničila.
Prijetne ceste in skrbni pešci so zapora za avtonomne avtomobile
Da bi ustvarili najboljše avtonomne avtomobile, jih bomo morali postaviti v najslabših pogojih. Medtem ko skupine razvijalcev trdo delajo, da bi svoje računalniško opremljene avtomobile poslali na ulice Kalifornije, ki so jih namočile sonce, so oblikovalci sistemov po vsem svetu potisnili svoje avtomobile do meje v okolju, ki je manj popustljivo.
Novi material za zaščito pred vibracijami bo avtonomne avtomobile naredil za idealen urad
Ste pripravljeni na delo? Medtem ko nekateri zagovorniki avtomobilov, ki vozijo sami, izkoristijo potencial tehnologije za ustvarjanje "mobilnih pisarn", tako da dragoceni čas potovanja postane čas produktivnosti, težko je videti, kako bi lahko ljudje ustvarjali dobro delo v nestabilnih nastavitvah na cesti.
Paul Romer: Kako je Nobelova nagrada za ekonomijo odklenila svetovno inovacijo
Švedska nacionalna akademija je Paulu Romerju podelila polovico Nobelove nagrade za spomin v gospodarstvu 8. oktobra za svoje vpogled v tehnološke sile, ki poganjajo svetovna gospodarstva. Z vlaganjem v raziskave in razvoj ter močne patentne sisteme, Romer vidi ideje kot gorivo, ki pomaga gospodarstvom rasti.