Brains Behind the Brains: Mike Davies and Neuromorphic Computing at Intel Labs | Intel
Sürücüsünde birine gösterilecek tüm video oyunlarından, Büyük otomobil hırsızlığı bu listenin başında olmayabilir. Ancak Almanya'daki Intel Labs ve Darmstadt Üniversitesi'ndeki bir ekip, video oyunlarını kullanmanın nesneleri tanımlarken benzersiz bir hassasiyet düzeyi verdiğini buldu.
Bulgularını bu yazıda yayınlayan ekip, oyunun gerçek dünya sürüş senaryolarının doğru bir simülasyonunu sağladığını fark etti. Bu veriler, gerçek dünyadaki otomobilleri sürerek ve güvenle gezinmek için kullanılabilir.
Kendi kendini süren otomobiller, sokakta sürerken yaya, lamba ya da duvar gibi nesneleri tanımlamayı “öğrenmeye” yardımcı olmak için nesne tanımlama verilerini kullanır. Normalde, otomobil üreticileri bu verileri bir otomobilin gösterge tablosundan kaydedilen videodan oluşturur. Sonunda, her nesnenin neye benzediği hakkında daha geniş bir fikir üretmek için makine öğrenmeyi kullanan sistemle, nesneleri manuel olarak tanımlıyorlar.
kullanma Büyük otomobil hırsızlığı Bununla birlikte, ekip bu süreci daha etkili bir şekilde otomatikleştirebildi. Takım oyun içindeki benzer videoları kaydedebildi, ancak aynı sokak nesnelerini temsil eden varlıkları daha hızlı tanımlayabildi. Fotogerçekçi sanal dünya, tanımlanan nesnelerin sisteme gerçek dünyadaki nesnelerin neye benzeyeceği konusunda aynı doğru fikirleri verdiği anlamına gelir.
Bilgisayar, nesneleri yalnızca birkaç saniye içinde otomatik olarak tanıyabilir, kaydedilen video ile görüntü başına normalde yaklaşık iki saat süren bir işlem. İşte eylem süreci:
“Yapay ortamlarda, aydınlatma ve iklim ayarlarında ciddi miktarda değişiklik yaparak daha ayrıntılı bir şekilde tam açıklamalı verileri daha büyük bir ölçekte toplayabiliriz.” Alireza Shafaei, Ph.D. British Columbia Üniversitesi’nde öğrenci MIT Teknoloji İnceleme.
Shafaei araştırmasını video oyunlarının dünyayı görmeye yardımcı olmak için bilgisayarları nasıl eğitebileceklerini ayrıntılarıyla anlatan bir bildiri yayınladı. “Bu sentetik verinin, eğitim için gerçek verileri kullanmaktan neredeyse iyi ya da bazen daha iyi olduğunu gösterdik” dedi.
Kendi kendini süren otomobiller çok miktarda veri kullanır ve bunun gibi teknikler olayların üstesinden gelmek için hayati önem taşır. AT&T, araba sürmeksizin araç kullanmayacak şekilde tasarlanan ve gecikmeden zarar görmeyen araba kullanmamak için kritik öneme sahip verileri önceleyen yeni bir 5G hücresel ağı denemeye başladı. Araştırmacılar otomobillerin saldırıya açık olabileceği konusunda uyardıklarından, tüm bu veriler bir bedeli var. Sürücüsüz araçlar, büyük veri setleri için yeni olanaklar başlatıyor, ancak her şeyin nasıl ele alınacağı sorusu birinci öncelik olacak.
Google'ın Kendi Kendini Süren Arabaları Günde 3 Milyon Simüle Mil kullanıyor
Pazartesi günü, Google dünyanın en değerli şirketi olduğunu ve kendi kendini kullandığını bildiren bir rapor yayınladı. simülatörünü kullanarak her gün üç milyon sanal mil dolaşıyor. Her mil arabalara yeni bir şey öğretiyor. Yol testi verilerinin üstünde, aynı derecede şaşırtıcı miktarda simu ...
Google’ın Kendi Kendini Süren Lexus, Kendi Kendini Süren Audi'leri Kapattı
Kaza başına, Google’ın otomatik otomobilleri, ortalama bir sürücüye göre daha güvenli. Ama yolda daha fazla şoförsüz araba varken, bazı sapkınlıklar ve bazı ezikler olacak. Sürücüsüz bir Delphi Automotive Audi Q5 ve sürücüsüz bir Google Lexus RX400h bunu yaptığında, bu hafta başlarında olanları al ...
Michigan Senatosu Pedalsız Kendi Kendini Süren Arabaları Yasallaştırmak İçin Oy Verdi
Amerika'nın gazla çalışan otomobil için geleneksel evi olan Michigan, direksiyon simidinde şoförsüz kendi kendine süren bir aracı kullanmanın yasal olduğu ilk ABD eyaleti olma yolunda ilerliyor. Eyalet Senatosu oybirliğiyle Çarşamba günü, aynı zamanda kendi kendine sürüş arabalarını kontrol etmeden yasallaştıracak bir paket fatura çıkardı ...