LXXXII. Графические процессоры, ИИ и автопилот будущего
Последние разработки графических процессоров и искусственного интеллекта приближают эру беспилотных автомобилей
То, о чем сегодня мечтают многие технологические компании — это создание продукта, который будет олицетворять наше видение будущего. Потребительские требования заставляют компании все быстрее развивать новые технологии, чтобы постоянно улучшать нашу повседневную жизнь.
Беспилотные транспортные средства становятся ближайшей инновационной целью человечества, позволяющей нам соприкоснуться с будущим. Такие компании, как Google, Amazon, Tesla Motors и другие, разрабатывают технологии, позволяющие автомобилям самостоятельно передвигаться по всему миру.
Разумеется, безоблачное позитивное мышление это хорошо, но какими могут быть реальные последствия широкого внедрения беспилотных транспортных средств и как мы можем достигнуть этой благой цели?
В компании NVIDIA считают, что они близки к открытию новых решений, которые позволят приблизить нас к “умному вождению”. В GTC Europe 2017 в Мюнхене, NVIDIA недавно объявила о выпуске новой модели семейства вычислительных модулей Drive PX — Drive PX Pegasus для самоуправляемых автомобилей.
Система Drive PX Pegasus должна стать следующим шагом в развитии интеллектуального оборудования для автономных транспортных средств, став первой системой, способной полностью автоматизировать управление автомобилями. Короче говоря, это священный Грааль, создаваемый NVIDIA в течение последних нескольких лет.
Согласно данным компании Nvidia, новая система по размерам не меньше, чем номерной знак автомобиля, но может выполнять 320 трлн операций в секунду. Компания заявила, что смогла достичь такого уровня производительности благодаря сочетанию разных факторов, включая мощный графический процессор, основанный на графических технологиях следующего поколения от Nvidia (поколение, следующее за Volta).
Соучредитель и генеральный директор NVIDIA , Дженсен Хуан посвятил свою компанию решению неразрешимых проблем. ”Создание полностью автономного автомобиля является одним из наиболее важных достижений человеческого общества — и, в то же время, одним из самых сложных для достижения”.
Прорыв в производительности и эффективности работы нового оборудования имеет решающее значение для всей отрасли. Автомобили без водителя позволят использовать новые услуги по прокату автомобилей. Будут изобретены новые типы автомобилей, напоминающие мини офисы, гостиные или гостиничные номера на колесах. Путешественники просто закажут тип транспортного средства, которого они хотят, в зависимости от назначения и запланированных мероприятий. Будущее человечества будет кардинально изменено.
Ожидается, что к 2030 году индустрия вырастет в восемь раз, до 285 миллиардов долларов — Goldman Sachs
Для таких компаний, как Uber, которая несет большие издержки на споры, связанные с ненадлежащим оказании услуги со стороны водителей и недостаточного обеспечения безопасности пассажиров, беспилотные транспортные средства предлагают идеальное решение проблемы.
Сервисы такси являются основным потенциальным потребителем этой технологий, с использованием сложных сканирующих камер, алгоритмического экологического анализа и отслеживания дорожного движения дает автономным автомобилям возможность на безопасном расстоянии измерять расстояния до ближних транспортных средств и других препятствий, следить за навигацией в режиме реального времени и безопасно колесить по загруженным улицам наших городов.
Мощность GPU (сокр. от graphics processingunit, графический процессор) позволяет собирать, анализировать и обрабатывать огромное количество данных намного быстрее, чем процессор CPU. Небольшой чип можно поместить в заднюю часть автомобиля и начать отслеживать окрестности. Это суперкомпьютерный центр обработки данных в багажнике.
Эта разработка, согласно описанию NVIDIA, может похвастаться наличием в одном чипе мощности более 400 CPU. Это, в конечном итоге, позволяет им сканировать тысячи километров автомобильных дорог. Эта технология не ограничивается услугами такси; службы доставки также будут использовать интеллектуальные транспортные средства.
Новая система, разработанная Лабораторией вычислительной техники и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT) помогает автономным транспортным средствам видеть объекты, даже находящиеся за углом, анализируя отражаемый свет.
Эта технология является значительным шагом в попытке разработать революционные возможности визуализации, которые не ограничиваются наблюдением в зоне прямой видимости, что значительно повышает уровень безопасности автономных транспортных средств, позволяя искусственному интеллекту на доли секунды раньше принять критическое решение, от которого может зависит чья-то жизнь (например, когда из-за угла на дорогу резко выскакивает ребенок).
Глубокое обучение (DL) в сочетании с искусственным интеллектом помогает разрабатывать безопасные и надежные беспилотные транспортные средства, которые могут транспортировать товары прямо до нашей двери, революционизируя сферу логистики.
Безопасность, очевидно, сегодня является большой проблемой, когда речь идет об автономных транспортных средствах, но взаимодействие между автомобильным транспортом и службами доставки может значительно повысить эффективность и снизить потенциальную опасность этих технологий. Мы действительно стремимся к повышению эффективности использования беспилотных транспортных средств, и искусственный интеллект может действительно помочь будущим предприятиям быстро транспортировать товары, а также эффективно хранить или доставлять продукты как на локализованных коротких расстояниях, так и по всей стране.
Автор: @konstantin
Контакты
Чат Легиона Хаоса в телеграм: Scintillam
Почтовый ящик для желающих стать авторами: vpchaoslegion@gmail.com
Личка в телеграм: varwar и mamasetta
Тег: chaos-legion