Umetno inteligenco in virtualne svetove uporabljamo z namenom ustvarjanja varnejših avtomobilov
Zahvaljujoč novim tehnikam lahko zdaj uporabljamo z umetno inteligenco ustvarjene, življenjsko verjetne virtualne svetove za izboljšanje razvoja naše varnostne programske opreme – z namenom odkriti nove preboje, ki vam pomagajo ostati varni.
3D okolja, ki jih omogoča umetna inteligenca, za varnejšo vožnjo.
Nekoč smo imeli samo fizične načine testiranja in razvoja novih varnostnih funkcij. S prihodom računalnika smo lahko za nenehno premikanje meja varnosti uporabljali tudi virtualna okolja.
Zdaj smo naredili nov korak naprej z uporabo življenjskih virtualnih svetov, ki jih ustvarja umetna inteligenca, da bi našli nove preboje, ki vam pomagajo zagotavljati varnost. S pomočjo napredne umetne inteligence in računalniških tehnik lahko izboljšamo razvoj naše varnostne programske opreme, kot so naši napredni sistemi za pomoč vozniku (ADAS), vse z namenom ustvarjanja še varnejših avtomobilov.
Torej, kako to deluje? Zahvaljujoč napredni računalniški tehniki, imenovani 'Gaussian splatting' (obljubljamo, da to ni fraza podjetja Volvo Cars), lahko resnične vizualne elemente pretvorimo v življenjsko verjetne, naravno izgledajoče 3D scene in objekte.
Za razvoj naše programske opreme že uporabljamo milijone podatkovnih točk o trenutkih, ki se nikoli niso zgodili.
Uporaba podatkov iz resničnega življenja
S tehniko Gaussian splatting se lahko podatki o incidentih, ki jih zbirajo napredni senzorji v naših novih avtomobilih – kot so zaviranje v sili, ostro krmiljenje ali ročni poseg – zdaj sintetizirajo, rekonstruirajo in raziskujejo, da bi nam pomagali bolje razumeti, kako bi se v prihodnosti lahko izognili nesrečam.
Ta virtualna okolja je na primer mogoče manipulirati z dodajanjem ali odstranjevanjem udeležencev v cestnem prometu in spreminjanjem vedenja prometa ali ovir na cesti. To nam omogoča, da našo varnostno programsko opremo izpostavimo vsem vrstam prometnih situacij s hitrostjo in obsegom, ki doslej nista bila mogoča. Tako lahko zdaj razvijemo programsko opremo, ki dobro deluje v zapletenih, redkih, a potencialno nevarnih »izrednih primerih«, in skrajšamo čas, potreben za izpostavitev naše programske opreme robnim ohišjem, z mesecev na dan.
Navidezna okolja razvija Zenseact, naše lastno podjetje za umetno inteligenco in programsko opremo, ki smo ga ustanovili pred približno petimi leti. Ta projekt, ki ga sponzorira Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP), je del doktorskega programa, namenjenega vodilnim švedskim univerzam, da bi raziskale, ali bodo tehnike nevronskega upodabljanja vključene v prihodnje varnostne pobude.
"Za razvoj naše programske opreme že uporabljamo milijone podatkovnih točk o trenutkih, ki se nikoli niso zgodili,' pravi Alwin Bakkenes, vodja globalnega inženiringa programske opreme pri Volvo Cars. "Zahvaljujoč tehniki Gaussian splatting lahko izberemo enega redkih mejnih primerov in ga razširimo v tisoče novih različic scenarija, da usposobimo in preverimo naše modele.To ima potencial, da dosežemo obseg, ki ga prej še nikoli nismo imeli, in celo da ujamemo mejne primere, preden se zgodijo v resničnem svetu."
Izboljšanje varnosti vozil s simulacijami umetne inteligence.
En del sestavljanke
Danes poleg testiranja v resničnem svetu uporabljamo tudi virtualna okolja za usposabljanje, razvoj in potrjevanje programske opreme, saj zagotavljajo varno, prilagodljivo in stroškovno učinkovito okolje. Da bi zagotovili varnost naše varnostne programske opreme, mora biti usposobljena za obvladovanje vseh vrst prometnih situacij. Z uporabo redkih ali nenavadnih scenarijev lahko zagotovimo, da programska oprema dobro deluje ne le v normalnih pogojih, temveč tudi v zapletenih, redkih, a potencialno nevarnih situacijah.
Seveda je seznam možnih scenarijev skoraj neskončen. Pomislite na živali, ki skočijo na cesto, predmete, ki padejo z zadnjega dela tovornjaka, semafor, ki hkrati prikazuje vse barve, avtomobil, ki vozi v napačno smer po avtocesti, popolnoma poplavljeno cesto ali prašni tornado, ki prečka ulico. Zajemanje vseh možnih scenarijev v resničnem življenju ali njihovo kodiranje bi trajalo na stotisoče let.
Integracija NVIDIA tehnologije
Volvo Cars lahko raziskuje tehnologije, kot je Gaussian splatting, zahvaljujoč nedavno razširjenemu odnosu z NVIDIA. Nova generacija popolnoma električnih avtomobilov, zgrajena na NVIDIA pospešenem računalništvu, zbira podatke iz različnih senzorjev, da bi bolje kot kdaj koli prej razumela, kaj se dogaja v avtomobilu in njegovi okolici. superračunalniška platforma umetne inteligence, ki jo poganjajo NVIDIA sistemi DGX, Te podatke kontekstualizira, odklene nove vpoglede in usposobi prihodnje varnostne modele. Izboljšal in pospešil bo razvoj umetne inteligence. Ta superračunalniška platforma je del nedavne naložbe podjetij Volvo Cars in Zenseact v vzpostavitev enega največjih podatkovnih centrov na nordijskih državah.
Želite izvedeti več?
Raziskovanje tehnologije Gaussian splatting in generativne umetne inteligence je del naše predstavitve na konferenci NVIDIA GTC. Ogledate si ga lahko v živo ali na zahtevo prek te povezave.
Daj v skupno rabo
