Využíváme umělou inteligenci a virtuální světy za účelem vytvářet bezpečnější vozy
Díky novým technologiím můžeme nyní využívat realistické virtuální světy generované umělou inteligencí k podpoře vývoje našeho bezpečnostního softwaru – to vše s cílem objevit nové průlomové inovace, které vám pomohou zajistit vaši bezpečnost.
3D prostředí vytvořené umělou inteligencí pro zajištění bezpečnější jízdy.
Kdysi dávno jsme měli k dispozici pouze fyzické způsoby testování a vývoje nových bezpečnostních prvků. S příchodem počítačů jsme získali možnost využívat k neustálému posouvání hranic bezpečnosti také virtuální prostředí.
Nyní děláme další krok vpřed a pomocí realistických virtuálních světů generovaných umělou inteligencí nacházíme nové průlomové inovace, které vám pomohou zůstat v bezpečí. S pomocí pokročilé umělé inteligence a výpočetních technik můžeme zdokonalit vývoj našeho bezpečnostního softwaru, jako jsou pokročilé asistenční systémy řidiče (ADAS), abychom pro vás mohli vytvářet ještě bezpečnější vozy.
Jak to tedy funguje? Díky pokročilé výpočetní technice zvané Gaussian splatting (věřte nám, že se nejedná o termín, který jsme vymysleli ve Volvo Cars) můžeme proměnit vizuální situace reálného světa v realistické, přirozeně vypadající 3D scény a objekty.
Již nyní máme miliony datových bodů okamžiků, které se nikdy nestaly a které využíváme při vývoji našeho softwaru.
Využití dat z reálného světa
Díky metodě Gaussian splatting můžeme nyní slučovat údaje o dopravních nehodách shromážděná našimi pokročilými senzory, kterými jsou vybaveny nové vozy Volvo. Mezi parametry, které zkoumáme, patří například nouzové brzdění, ostré manévry nebo manuální zásah.
Virtuální prostředí lze například upravovat přidáváním nebo odebíráním účastníků silničního provozu a změnou chování dopravního prostředí nebo překážek na silnici. To nám umožňuje prověřit náš bezpečnostní software v rámci různých dopravních situací a rychlostí a v rozsahu, který byl dříve nepředstavitelný. Díky tomu můžeme nyní vyvíjet software, který se dobře osvědčí i ve složitých a vzácných, ale potenciálně nebezpečných, mezních situacích, přičemž můžeme zkrátit dobu, která je nutná pro prověření našeho softwaru v rámci hraničních případů z měsíců na dny.
Virtuální prostředí jsou vyvíjena interně ve spolupráci se společností Zenseact zaměřující se na umělou inteligenci a software, kterou naše společnost založila zhruba před pěti lety.Jedná se o projekt sponzorovaný výzkumným programem Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program WASP, který je součástí doktorandského programu pro přední švédské univerzity, jehož cílem je prozkoumat, zda bude možné integrovat do budoucích bezpečnostních iniciativ technologie neurálního vykreslování.
"Již nyní máme miliony datových bodů okamžiků, které se nikdy nestaly a které využíváme při vývoji našeho softwaru," říká Alwin Bakkenes, ředitel pro globální vývoj softwaru ve společnosti Volvo Cars "Díky metodě Gaussian splatting můžeme například vybrat jeden ze vzácných mezních případů a rozložit jej do tisíců nových variant scénářů, prostřednictvím kterých můžeme trénovat a ověřovat naše modely. To nám dává potenciál odemknout vývoj v rozsahu, který byl dosud nevídaný, a dokonce i zachytit hraniční případy dříve, než k nim dojde v reálném světě."
Pokročilá automobilová bezpečnost díky simulacím vytvořeným umělou inteligencí.
Jeden dílek skládačky
Dnes využíváme virtuální prostředí v kombinaci s testováním v reálném světě za účelem tréninku, vývoje a ověřování softwaru, protože se jedná o metodu, která je bezpečná, škálovatelná a nákladově efektivní. Aby byl náš bezpečnostní software bezpečný, musí být vytrénován tak, aby zvládl všechny typy dopravních situací. Využitím vzácně se vyskytujících nebo neobvyklých scénářů můžeme zajistit, aby software fungoval dobře nejen za normálních podmínek, ale také ve složitých a ojedinělých, ale potenciálně nebezpečných mezních situacích.
Netřeba dodávat, že seznam možných scénářů je téměř nekonečný. Představte si zvířata skákající do silnice, předměty padající z korby nákladního vozu, semafor, který ukazuje všechny barvy najednou, auto jedoucí po dálnici v protisměru, silnici, která je zcela zaplavená, nebo větrem zvednutý prach poletující ve vozovce. Zachycení všech možných scénářů reálného života nebo jejich kódování by trvalo stovky tisíc let.
Integrace technologie NVIDIA
Společnost Volvo Cars nyní může zkoumat možnosti nových technologií, jako je například metoda Gaussian splatting, díky nedávno rozšířené spolupráci se společností NVIDIA. Nová generace plně elektrických vozů postavená na zrychlené výpočetní kapacitě NVIDIA shromažďuje data získaná různými senzory, aby lépe než kdykoli dříve pochopila, co se děje ve voze i v jeho okolním prostředí. Superpočítačová platforma s umělou inteligencí řízená systémy NVIDIA DGX systémy, zasazuje získaná data do kontextu, odemyká dveře k novým poznatkům a trénuje budoucí bezpečnostní modely. A navíc se tím umělá inteligence dále zlepšuje a urychluje se její vývoj.Uvedená superpočítačová platforma představuje součást nedávné investice společností Volvo Cars a Zenseact do vybudování jednoho z největších datových center v severských zemích.
Máte zájem o další informace?
Vysvětlení fungování metody Gaussian splatting a generativních AI forem je součástí prezentace společnosti Volvo Cars na konferenci NVIDIA GTC.Prezentace je dostupná živě nebo na požádání na tomto odkaze.
