初めて、単一の機械学習モデルが、乗用車と配送用バンというまったく異なる XNUMX 種類の車両の運転方法を学習し始めました。 それはこの人工知能の作成者でした ウェイブ、ロンドンのスタートアップ。
重要だから
XNUMX 年も経たないうちに、Wayve は人工知能の「トレーニング」をロンドンの路上で使用できることを実証し、それを使用して英国の他の XNUMX つの都市でも自動車を運転できることを実証しました。 少し前までは、この目標には多くの時間と労力が必要でした。
そして、それは人間の行動に近いものです。結局のところ、運転の学習は場所に依存しません。 あなたはあなたの街で運転し、それから別の街に行きます (多分あなたは車を雇います) とにかく運転できますよね? シンプルにしましたが、本質的には ニュースは、このテクノロジーが、Tesla、Waymo などの現在のプレーヤーよりもはるかに進んでいるということです。
運転を学ぶ方法を知っている新世代
Wayveと他との違いはアプローチにあります。 資金力のある競合他社よりもはるかに小さな会社です。 しかし、それは「AV2.0」と呼ばれる新世代のスタートアップの一部であり、開発中の企業の最初の波によって採用されたロボットの考え方を放棄しています。 自動運転車。
最近まで、このアプローチは、非常に詳細な 3D マップと、調査と計画のための個別のモジュールに基づいていました。 Waywe は、車両の運転を完全に人工知能に依存しています。 つまり、車には運転を学習するための独自の基準があり、地図に頼らなくても適応します。 学び、解釈し、実践する。
同時に複数の異なる車両を訓練して運転することもできます
自動運転車への最初のアプローチ 彼はいくつかの試作品を持ち歩いた、多大な労力と費用がかかります。 このまま普及するかどうかはわかりません。 Wayve をはじめとする次世代のスタートアップは、ディープラーニングが自然言語処理にもたらしたことを自動車でも再現したいと考えています。
Wayve 車両には、同様の車両と同じセンサーが装備されていますが、より高く、異なる角度に配置されています。 そして、最初の違いが際立っています。このアプローチでは、すべてを管理するのは人工知能です。 これらのセンサーを小さな車に配置すると、AI は角度の違いを計算し、車両のさまざまな寸法を処理するように「学習」します。 これらのセンサーをトラックに搭載しますか? AIがトラックに適応します。 そして、サイズ、質量、制動時間、ステアリング角度など、すべてに適応します。
言い換えれば、運転する車両の種類に応じて人間がどのようにモードを変更するかということです。 彼は自分が別の車に乗っていることを「理解し」、それに応じて運転することを学ぶことができます。 これにはいくつかの結果があります。
この人工知能モデルの仕組み
Wayve、Ghost、およびその他の次世代スタートアップの AI モデルは、強化学習 (試行錯誤によって学習する) と模倣学習 (人間のドライバーの行動を模倣する) を組み合わせてトレーニングされます。 モデルをトレーニングして車を運転させるには、何千時間もの運転データが必要でした。 その後すぐに、人工知能はバンを「運転する」ようになりました。 結果？ わずか80時間。 また、以前の車の運転も改善されました。
「バンに初めて乗ったときは少し怖かった」と彼女は認める ナオミ・スタンダード、 運転ではなく、運転席に座っていたオペレーターのWayveさん。 「初心者の生徒がいる教習所の教官になったような気分でした。」 しかし、バンはロンドンの狭い通りにうまく対処し、道路工事、歩道、二重駐車の車、およびその他の障害物を正しく通過しました。
すぐに何が起こるか想像してみてください。 これらの AI は 20 ～ 30 種類の車両に配置され、それぞれの車両をわずかに異なる方法で運転することを「再学習」します。 そして、これらのモダリティを組み合わせることで、運転の「一般的なモデル」を導き出します。
未来：運転を学ぶ
幽霊 高速道路を一人で運転できる消費者向け車を作りたい。 ウェイブ は、自動運転車を 100 都市に導入する最初の企業になりたいと考えています。
どちらも、可能な統合された未来に貢献します。 自動運転車がすでに登録されている人工知能サービス (スマートフォンにアンドロイド システムが搭載されているようなもの): 完璧な安全性を保証するために、多数の車両を同時に運転し、動作を調整する人工知能。
高度な人工知能は、路上を運転するすべてのものを制御する単一の「頭脳」である標準を作成します。もちろん、これには長い時間がかかります. ただし、技術的な理由ではありません。 倫理的および人的理由のため。 実際、同様のシステムは、「人間」の車両が通行できない道路の存在を前提としています。 無視できない詳細。
少なくとも今のところ。
