Microsoft 팀 캐시를 지우는 방법
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인간과 유사한 상황을 추론하고 처리할 수 있는 무인 자동차를 만드는 것은 자율주행차 분야를 개척하는 Waymo, GM, Cruise, Uber 및 기타 유명 기업의 장기적이고 가장 중요한 목표 중 하나입니다. Intel Corporation의 일부인 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 및 자율 주행을 위한 비전 기술을 개발하는 것으로 유명한 기업인 Mobileye는 이전에 RSS(Responsibility-Sensitive Safety)라는 수학적 모델을 제안했습니다. 본 발명은 우리가 일반적으로 자동차를 회전시키는 방식과 유사하게 자동차가 작동 중에 보다 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 진보된 방법으로 설명되며, 커뮤니티로부터 꽤 많은 호평을 받았습니다. 게다가 자율주행차 분야에 큰 관심을 갖고 있는 또 다른 대기업인 엔비디아(Nvidia)도 세이프티 포스 필드(Safety Force Field)를 적극적으로 개발하고 있습니다. 실시간으로 수집된 센서 데이터를 분석하여 작업 중 위험한 행동을 방지합니다.
이는 자율주행차의 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소인 안전운전 역량 강화에 기업이 집중하는 노력을 보여주는 대표적인 사례다. 그러나 매사추세츠 공과대학(MIT)의 과학자들은 인간처럼 운전할 수 있는 AI 시스템을 구축하려는 훨씬 더 큰 야망을 가지고 있습니다. 보다 구체적으로, MIT 인공지능 전문가 팀은 현재 지도 데이터 및 기타 유형의 GPS와 유사한 시각적 데이터를 활용하여 AI 기반 자율주행차가 인간의 운전 방식을 학습하는 동시에 "유동적으로" 학습할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다. ” 배운 지식을 이전에 본 적이 없는 환경에서 복잡하게 계획된 실험 경로에 적용합니다. 이에 본 연구는 미국 CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) 소장인 다니엘 루스(Daniel Rus)가 설계한 엔드투엔드 내비게이션 시스템을 기반으로 구축되었으며, 로봇공학 및 인공지능 국제회의에서 발표될 예정이다. 다음달 미국 캘리포니아주 롱비치 자동화.
Daniel Rus와 동료들의 이전 기계 학습 모델은 "번거롭고" 널리 배포될 가능성이 낮은 것으로 간주되었습니다. 그러나 이 새로운 모델에서 MIT 과학자들은 위의 문제를 거의 완전히 극복했습니다. "우리 시스템을 사용하면 모든 도로에서 자동차를 훈련할 필요는 없지만 자동차가 원하는 도로를 탐색하는 데 도움이 되는 새로운 지도를 다운로드할 수 있습니다. 이전에는 통과한 적이 없습니다."라고 엔지니어 Alexander Amini가 말했습니다. 연구팀.
엔지니어 Amini와 동료들이 설명하듯이, 그들의 AI 시스템은 운전자로부터 차량을 제어하는 방법을 관찰하고 학습할 수 있으며, 운전자가 만드는 각 곡선과 스티어링 휠 회전을 연관시킬 수 있습니다. 이는 카메라와 지도 시스템을 통해 관찰됩니다. 이전 시스템에 포함되어 있습니다. 마지막으로, 자동차는 직선 도로, 4방향 교차로, 3방향 교차로, 로터리 등 각각의 다른 경로에 대해 정확한 "운전 명령"을 내릴 수 있습니다.
여러 실험에서 연구원들은 기계 학습 모델에 무작위로 선택된 경로가 포함된 지도를 제공했습니다. 차량 운행 중에 시스템은 카메라에서 시각적 특징을 추출하여 표지판, 과속 방지턱, 중앙분리대 등 도로 구조의 각 요소를 예측할 수 있습니다. 시각적 데이터와 지도 데이터를 결합하여 불규칙성을 지적함으로써 도로 위의 차량 위치를 보다 정확하게 파악하고 차량이 경로를 따라 주행하는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델이 회전이 전혀 없는 직선 도로에서 자동차를 운전하고 있었는데 지도 시스템에서 오류가 발생하여 자동차가 우회전해야 한다고 표시했을 때 AI가 이를 인식하는 것은 불합리하고 어떻게 해야 하는지 알 수 있습니다. 지도의 명령을 따르지 않고 올바른 경로에서 차량을 제어합니다.
“실제 세계에서는 센서가 항상 완벽한 정확도를 달성할 수는 없습니다. 그러나 우리는 이상 현상을 인식하고 모든 도로에서 정확한 탐색 및 위치 지정이 가능한 시스템을 구축함으로써 우리 모델이 실제 작업에서 나타나는 다양한 오류에 "적응"할 수 있도록 하고 싶습니다."라고 엔지니어 Alexander Amini는 덧붙였습니다.
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