AI/ML — самая популярная технология на сегодняшний день. Он проникает во все отрасли по всему миру и меняет нормы бизнеса, особенно в сфере образования, здравоохранения, автоматизации, фондового рынка. Вы называете это, и вы будете поражены вкладом AI/ML в эти области.
AI/ML произвел революцию в автомобильной промышленности в виде автомобилей. Одно из самых невероятных применений машинного обучения — автономный автомобиль.
Алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, правило принятия решений Байеса и алгоритм k-ближайших соседей (KNN), а также управление данными и манипулирование ими с помощью контролируемой нейронной сети, позволяют беспилотным автомобилям выполнять свою задачу.
Функция автономного автомобиля:
Беспилотные автомобили собирают данные из окружающей среды с помощью микродатчиков, таких как GPS/IMU, LIDAR, Stereo Vision, а также нескольких камер (предназначенных для охвата 360-градусного обзора), как камер видимого света, так и инфракрасных камер. На основе собранных данных беспилотные автомобили интерпретируют данные с помощью контролируемой нейронной сети и алгоритма регрессии, а затем принимают окончательное решение, продолжать движение или остановиться.
Интерпретация гораздо точнее, чем у людей. Например, он определяет сигнал светофора как зеленый, красный или оранжевый, на основе которого он интерпретирует, следует ли продолжать движение или остановиться на сигнале, в то же время он также обнаруживает движение пешеходов на дороге, что помогает определить плотность трафика.
Беспилотный автомобиль предугадывает препятствия с помощью процесса обнаружения объектов и хорошо знает расстояние до пункта назначения с помощью GPS. Это алгоритм перекрытия машинного обучения, который помогает прогнозировать и принимать решения во время вождения автомобиля, что обеспечивает максимальную безопасность, даже если автомобиль едет по шоссе или ночью.
Основным прорывом, сыгравшим важную роль в машинном обучении беспилотных автомобилей, стала нейронная сеть. Искусственная нейронная сеть имеет ок. 10 миллиардов синапсов, которые действуют как мини-человеческий мозг. Нейронная сеть берет наборы входных данных, анализирует их, применяет значение смещения к каждому нейрону и с помощью функции активации создает выходные данные.
Проблемы, с которыми сталкиваются беспилотные автомобили:
1) Сильный снегопад или снег, покрывающий дорогу, затрудняет принятие решения.
2) Сильные дожди.
3) Открытая площадка или открытые большие парковочные места с гаражами.
4)Непредсказуемое или безответственное поведение толпы на дорогах.
5) Отражение или изменение света, которое ослепляет камеру.
6)Высокая — скорость слияния трафика.
Автомобильная промышленность с распростертыми объятиями встретила эту концепцию и такие компании, как Google, теперь известная как Waymoбеспилотный автомобиль, Tesla, "Auto Piolet", теперь "Autopiolet2". и многие другие крупные игроки отрасли вкладывают огромные средства в исследования искусственного интеллекта и машинного обучения в беспилотных автомобилях.
Следовательно, у претендентов на ИИ/МО есть огромный потенциал и возможности, как для новичков в области инженерии, так и для опытных ИТ-специалистов на рынке глубокого обучения ИИ/МО, чтобы преодолеть все эти проблемы и внести свой вклад в создание полностью автоматического беспилотного автомобиля.
Для получения более подробной информации по различным темам AI/ML посетите сайт www.datagrounded.com или Nagaraj B.
