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Google 系两公司联手,要让无人车少「犯错」

www.freegplaycodes.com2019-08-04
? 系两公司联手,要让无人车少「犯错」

  18:00

  来源:爱范儿网

谷歌是两家公司的合资企业,为无人驾驶汽车制造“无误”

在无人驾驶汽车尚未普及之前,它必须经过多次算法培训和测试才能确保其稳定性。

训练算法的最简单方法是重复实验,然后反复调整以创建最佳结果。但是,微调的时间太长,调整太多,训练结果差别很大。经验丰富的研究人员也必须亲自找到最好的模型。

这也是自动驾驶公司工程师和数据科学家面临的最大问题。

因此,自动驾驶汽车公司Waymo开始与人工智能公司DeepMind合作,以提高培训AI算法的质量和效率。

他们想要训练一个AI模型,允许无人驾驶汽车保持超过99%的障碍识别率。

这两家公司可以说是一对“堂兄弟”,全部由谷歌的母公司Alphabet所有。在此次合作中,DeepMind为Waymo提供了一种“基于人口的培训”(PBT)。 AI技术,使Waymo的算法训练不那么“密集”。

▲图片来自:CNET

PBT的灵感来自于2016年由DeepMind开发的达尔文进化论。

Waymo之前的算法是模型接受任务来持续优化,而PBT是由多个随机变量发起的机器学习模型,它们以进化的方式相互对立,只有最优的才能保留。

因此PBT模型不需要重新训练,它会自动更新更好的参数值。为了长时间保持PBT优化,DeepMind创建了更多模型来与之竞争。

DeepMind还使用PBT训练机器人,允许机器人在诸如《星际争霸》的游戏中击败人类玩家。

Waymo团队看到了自动驾驶的潜力,并尝试使用虚拟驾驶员“驾驶”Waymo。结果发现,使用PBT算法,计算资源减少了一半,训练时间缩短了一半,Waymo的性能水平达到了最高。

▲图片来自:thenextweb

领导该项目的Waymo高级软件工程师Joyce Chen表示,与Waymo之前的算法相比:

该技术不仅改进了算法中的数据标注过程,还将行人,骑车人,司机,植被和道路的误报率降低了24%。

▲图片来自:FinancialTimes

现在,Waymo已将PBT纳入技术基础架构,研究人员可以通过一个按钮应用该算法。 DeepMind每15分钟评估一次模型,使测试结果更加真实。

Waymo十多年前就开始研究无人驾驶汽车,并被广泛认为是自动驾驶技术的领导者。它也是世界上唯一一家在公共道路上运营全自动商业出租车服务的公司。现在,该技术还更新了在自动驾驶领域训练神经网络的规则。

▲图片来自:cn.techrecipe.co.kr

对于消费者来说,我们无疑将来可以坐在一辆更安全的自驾车上。

图片来自:slate.com

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