Intel Labs folosește "Grand Theft Auto" pentru a pregăti autoturisme

Dintre toate jocurile video pe care le-ar arăta pe cineva în ediția șoferului, Marele Furt Auto poate să nu se afle în partea de sus a listei respective. Dar o echipă de la Intel Labs și de la Universitatea Darmstadt din Germania a descoperit că utilizarea jocurilor video oferă un nivel de precizie de neegalat atunci când se identifică obiecte.

Echipa, care și-a publicat concluziile în această lucrare, a observat că jocul a oferit o simulare exactă a scenariilor de conducere din lumea reală. Aceste date pot fi folosite de autoturismele din lumea reală pentru a vă deplasa și a naviga în condiții de siguranță.

Autovehiculele cu autovehicule utilizează date de identificare a obiectului pentru a "învăța" cum să identifice obiecte ca pietonii, stâlpii și pereții atunci când conduc pe stradă. În mod normal, producătorii de automobile creează aceste date din înregistrarea video de pe tabloul de bord al unei mașini. Ei trec și identifică obiectele manual, sistemul care utilizează învățarea mașinilor pentru a construi o idee mai largă despre ceea ce arată fiecare obiect.

Utilizarea Marele Furt Auto, totuși, echipa a reușit să automatizeze acest proces mult mai eficient. Echipa a putut înregistra înregistrări similare în joc, dar a reușit să identifice mai rapid activele reprezentând aceleași obiecte de stradă. Lumea virtuală fotorealistă înseamnă că obiectele identificate dau sistemului aceleași idei corecte despre ceea ce vor arăta obiectele din lumea reală.

Computerul poate identifica automat obiectele în doar câteva secunde, proces care în mod normal durează aproape două ore pe imagine cu înregistrarea video. Iată procesul în acțiune:

"Cu medii artificiale, putem colecta cu ușurință date precis adnotate la scară mai largă, cu o cantitate considerabilă de variație a iluminării și a setărilor climatice", a declarat Alireza Shafaei, Ph.D. student la Universitatea din British Columbia, pentru MIT Technology Review.

Shafaei și-a publicat cercetările într-o lucrare care detaliază modul în care jocurile video pot antrena computerele pentru a vedea lumea. "Am arătat că aceste date sintetice sunt aproape la fel de bune sau, uneori, chiar mai bune decât utilizarea datelor reale pentru instruire", a spus el.

Autovehiculele care folosesc autovehicule utilizează o cantitate mare de date, iar tehnicile de acest gen vor fi vitale pentru a menține lucrurile. AT & T a inceput sa testeze o noua retea celulara de 5G, proiectata cu autoturisme in minte, care poate prioritiza datele critice ale misiunii, pentru a evita masinile fara sofer care sufera de latenta. Totuși, toate aceste date sunt la un cost, deși, cercetătorii au avertizat că autoturismele ar putea fi susceptibile de hacking. Vehiculele fără șofer deschid noi posibilități pentru seturile de date mari, însă problema de a rezolva toate acestea va fi prioritatea de vârf.