Wykorzystujemy sztuczną inteligencję i wirtualne światy, aby tworzyć bezpieczniejsze samochody.
Dzięki nowym technikom możemy teraz korzystać z wirtualnych światów generowanych przez sztuczną inteligencję, aby usprawnić rozwój naszego oprogramowania bezpieczeństwa – wszystko po to, aby odkryć nowe przełomowe rozwiązania, które pomogą Ci zapewnić bezpieczeństwo.
Środowiska 3D oparte na sztucznej inteligencji zapewniają bezpieczniejszą jazdę.
Dawno, dawno temu mieliśmy tylko fizyczne sposoby testowania i opracowywania nowych funkcji bezpieczeństwa. Wraz z pojawieniem się komputera mogliśmy również korzystać ze środowisk wirtualnych, aby stale przesuwać granice bezpieczeństwa.
A teraz robimy nowy krok naprzód, wykorzystując generowane przez sztuczną inteligencję realistyczne wirtualne światy, aby znaleźć nowe przełomowe rozwiązania, które pomogą Ci zapewnić bezpieczeństwo. Z pomocą zaawansowanej sztucznej inteligencji i technik obliczeniowych możemy usprawnić rozwój naszego oprogramowania bezpieczeństwa, takiego jak zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAS), a wszystko to w celu tworzenia jeszcze bezpieczniejszych samochodów.
Jak to działa? Dzięki zaawansowanej technice obliczeniowej zwanej „Gaussian splatting” (obiecujemy, że to nie jest termin używany przez Volvo Cars) możemy przekształcać rzeczywiste obrazy w realistyczne, naturalnie wyglądające trójwymiarowe sceny i obiekty. <br>
Mamy już miliony punktów danych momentów, które nigdy się nie wydarzyły, a które wykorzystujemy do tworzenia naszego oprogramowania.
Korzystanie z rzeczywistych danych
Dzięki zaawansowanej technice obliczeniowej zwanej „Gaussian splatting” dane o zdarzeniach zbieranych przez zaawansowane czujniki w naszych nowych samochodach – takie jak hamowanie awaryjne, ostry układ kierowniczy czy ręczna interwencja – mogą być teraz syntetyzowane, rekonstruowane i analizowane, aby pomóc nam lepiej zrozumieć, w jaki sposób można uniknąć wypadków w przyszłości.
Na przykład wirtualnymi środowiskami można manipulować, dodawać lub usuwać z nich użytkowników dróg oraz zmieniać ruch lub przeszkody na drodze. Dzięki temu możemy testować nasze oprogramowanie bezpieczeństwa w różnorodnych sytuacjach drogowych – szybciej i na większą skalę niż kiedykolwiek wcześniej. W rezultacie możemy teraz opracowywać oprogramowanie, które działa dobrze w złożonych, rzadkich, ale potencjalnie niebezpiecznych „skrajnych przypadkach” i skrócić czas potrzebny na wystawienie naszego oprogramowania z miesięcy do dni.
Środowiska wirtualne są rozwijane przez Zenseact, naszą wewnętrzną firmę zajmującą się sztuczną inteligencją i oprogramowaniem, którą założyliśmy około pięć lat temu. Projekt ten, sponsorowany przez Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), jest częścią programu doktoranckiego dla wiodących szwedzkich uniwersytetów, którego celem jest zbadanie, czy techniki renderowania neuronowego zostaną włączone do przyszłych inicjatyw w zakresie bezpieczeństwa.
„Mamy już miliony punktów danych dotyczących momentów, które nigdy się nie wydarzyły, a które wykorzystujemy do tworzenia naszego oprogramowania” – mówi Alwin Bakkenes, dyrektor ds. globalnej inżynierii oprogramowania w Volvo Cars. „Dzięki Gaussian Splatting możemy wybrać jeden z rzadkich przypadków narożnych i rozbić go na tysiące nowych wariantów scenariusza, aby trenować i weryfikować nasze modele. Ma to potencjał, aby odblokować skalę, jakiej nigdy wcześniej nie mieliśmy, a nawet wychwycić skrajne przypadki, zanim pojawią się w prawdziwym świecie".
Poprawa bezpieczeństwa pojazdów dzięki symulacjom AI.
Jedna część układanki
Obecnie używamy środowisk wirtualnych wraz z testami w świecie rzeczywistym do szkolenia, rozwoju i walidacji oprogramowania, ponieważ zapewniają one bezpieczne, skalowalne i ekonomiczne środowisko. Aby nasze oprogramowanie było bezpieczne, musi być przeszkolone w zakresie radzenia sobie we wszystkich rodzajach sytuacji drogowych. Dzięki korzystaniu z rzadkich lub nietypowych scenariuszy możemy zapewnić, że oprogramowanie działa dobrze nie tylko w normalnych warunkach, ale także w złożonych, rzadkich, ale potencjalnie niebezpiecznych sytuacjach „skrajnych”.
Nie trzeba dodawać, że lista możliwych scenariuszy jest niemal nieskończona. Pomyśl o zwierzętach wyskakujących na drogę, przedmiotach spadających z tyłu ciężarówki, sygnalizacji świetlnej pokazującej wszystkie kolory jednocześnie, samochodzie jadącym pod prąd autostradą, drodze, która została całkowicie zalana, lub tornadzie piaskowym przechodzącym przez ulicę. Uchwycenie wszystkich możliwych scenariuszy w prawdziwym życiu lub ich zakodowanie zajęłoby setki tysięcy lat.
Integracja technologii NVIDIA
Volvo Cars może rozwijać technologie takie jak "Gaussian splatting" dzięki niedawno pogłębionej współpracy z NVIDIA. Nowa generacja w pełni elektrycznych samochodów wykorzystujących zwiększoną moc obliczeniową NVIDIA gromadzi dane z wielu czujników, by móc lepiej niż kiedykolwiek wcześniej rozumieć, co dzieje się w aucie i wokół niego. Oparta o sztuczną inteligencję platforma superobliczeniowa zasilania systemami NGX NVIDIA nadaje tym danym właściwy kontekst, prezentuje ich nowe rozumienie oraz trenuje kolejne modele bezpieczeństwa. W ten sposób udoskonala i przyspiesza rozwój sztucznej inteligencji. Nowa platforma super obliczeniowa jest elementem niedawnej inwestycji Volvo Cars i Zeneact mającej na celu stworzenie jednego z największych centrów danych w krajach nordyckich.
Chcesz wiedzieć więcej?
Eksploracja technologii „Gaussian splatting” i generatywnej sztucznej inteligencji stanowi część naszej prezentacji na konferencji NVIDIA GTC. Możesz ją obejrzeć na żywo lub na żądanie za pośrednictwem tego linku.
