Le MIT sefforce de développer un modèle dIA capable de conduire presque comme un humain

Créer des voitures sans conducteur capables de raisonner et de gérer des situations similaires à celles des humains est l'un des objectifs à long terme et les plus importants des entreprises pionnières dans le domaine des véhicules autonomes, opérant comme Waymo, GM, Cruise, Uber et quelques autres grands noms. Mobileye, une entreprise bien connue dans le développement de technologies de vision pour les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et la conduite autonome, qui fait partie d'Intel Corporation, a précédemment proposé un modèle mathématique pouvant être nommé Responsibility-Sensitive Safety (RSS). Cette invention est décrite comme un moyen avancé d'aider la voiture à prendre des décisions plus précises pendant son fonctionnement, de la même manière que nous faisons normalement tourner une voiture, et a reçu de nombreuses critiques. Commentaires positifs de la communauté. En outre, une autre grande entreprise également très intéressée par le domaine des véhicules autonomes, Nvidia, développe également activement Safety Force Field - une « politique » qui aide la voiture à prendre des décisions précises basées sur sa capacité à planifier, surveiller et évaluer tout problème. actions dangereuses pendant les opérations grâce à l’analyse des données de capteurs collectées en temps réel.

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Ce qui précède est un exemple typique des efforts louables déployés par les entreprises pour se concentrer sur le développement de capacités de conduite sûres – un facteur essentiel déterminant le succès d’un véhicule autonome. Cependant, les scientifiques du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont une ambition bien plus grande : construire un système d’IA capable de conduire comme les humains. Plus précisément, une équipe d'experts en intelligence artificielle du MIT travaille actuellement sur une méthode permettant d'exploiter les données cartographiques et d'autres types de données visuelles de type GPS pour permettre aux véhicules autonomes basés sur l'IA d'apprendre comment les humains conduisent, et en même temps « de manière fluide ». » Appliquer les connaissances qu'ils ont acquises à des itinéraires expérimentaux planifiés de manière complexe dans des environnements jamais vus auparavant. En conséquence, cette recherche s'appuie sur les systèmes de navigation de bout en bout conçus par Daniel Rus, directeur du laboratoire américain d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL). , et devrait être présentée à la Conférence internationale sur la robotique et Automation à Long Beach, Californie, États-Unis le mois prochain.

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Le modèle d'apprentissage automatique précédent de Daniel Rus et ses collègues était considéré comme « lourd » et moins susceptible d'être largement déployé. Cependant, dans ce nouveau modèle, les scientifiques du MIT ont presque complètement surmonté le problème ci-dessus. "Avec notre système, vous n'êtes pas obligé de former la voiture sur chaque route, mais vous pouvez télécharger une nouvelle carte pour la voiture pour l'aider à naviguer sur les routes qu'elle n'a jamais empruntées auparavant, a déclaré l'ingénieur Alexander Amini, chef du l'équipe de recherche.

Comme l'expliquent l'ingénieur Amini et ses collègues, leur système d'IA est capable d'observer et d'apprendre à contrôler le véhicule depuis le conducteur, puis de corréler les rotations du volant avec chaque virage effectué par le conducteur. inclus dans le système précédent. Enfin, la voiture peut donner des "commandes de conduite" précises pour chaque itinéraire différent, comme les routes droites, les carrefours à quatre ou trois sens, les ronds-points...

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Dans plusieurs expériences, les chercheurs ont fourni au modèle d’apprentissage automatique une carte avec un itinéraire sélectionné au hasard. Lors du fonctionnement du véhicule, le système a extrait les caractéristiques visuelles de la caméra, lui permettant de prédire chaque élément de la structure de la route comme les panneaux, les dos d'âne, les terre-pleins durs... De plus, le modèle IA est également capable de corréler des données visuelles avec des données cartographiques pour signaler les irrégularités, aidant à déterminer plus précisément l'emplacement du véhicule sur la route et à garantir que le véhicule circule sur la route la plus sûre. Par exemple, lorsque le modèle IA conduisait la voiture sur une route droite sans aucun virage, mais que le système cartographique faisait une erreur et indiquait que la voiture devait tourner à droite, l'IA a reconnu que c'était déraisonnable et sachant comment pour contrôler la voiture sur le bon itinéraire sans suivre les ordres de la carte.

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« Dans le monde réel, les capteurs ne peuvent pas toujours atteindre une précision parfaite. Cependant, nous voulons nous assurer que notre modèle puisse « s'adapter » aux diverses erreurs qui apparaissent dans les opérations réelles, en construisant un système capable de reconnaître les anomalies tout en étant capable d'une navigation et d'un positionnement précis sur toutes les routes », a ajouté l'ingénieur Alexander Amini.