Создана уникальная отечественная технология обучения ИИ для «умного» транспорта

Расширенное обучение компьютеров беспилотных транспортных средств необходимо прежде всего в целях соблюдения условий безопасности, для чего требуется «обучить» ТС алгоритмам действий в любых ситуациях, включая такие не частые случаи как отсутствие видимости светофора, вспышки, вызванные молниями, внезапное появление животных на пути следования ТС и т.д. Работа по описанию всех возможных ситуаций и созданию уникальных сценариев для каждой из них заняла бы месяцы, но благодаря технологии, созданной специалистами Cognitive Pilot, проявилась возможность существенно ускорить этот процесс.

Напомним, что сегодня обучение нейросетей для автопилотов транспортных средств происходит посредством съёмки видео с маршрутами прохождения ТС или условиями, в которых предстоит функционировать автопилоту. Для осуществления этой деятельности требуются месяцы (для сельхозтехники) и даже год (для общественного транспорта). При этом также задействован и человеческий труд: специалисты вручную отбирают нужные кадры, на основе которых затем строится программа обучения ИИ. Так, базовый набор кадров включает десятки миллионов изображений, а расширенный – гораздо больше.

Для оптимизации решения подобных задач в Cognitive Pilot была создана новая нейросеть, которая способна анализировать данные и выделять как обычные фрагменты, так и редкие, по нажатию клавиши. По словам разработчиков, на сегодняшний день в мире не существует аналогов такой технологии. Первой площадкой, где будет протестирована разработка, являются «умные» трамваи в Санкт-Петербурге.  По словам специалистов Cognitive Pilot, применение новой нейросети даст возможность существенно сократить время, которое затрачивается на обучение ИИ для беспилотного транспорта.

По материалам:  ixbt.com