ملعب التدريب الافتراضي سينثيا سيغير نوعيا فعالية تدريب الذكاء الاصطناعي

للأسف ، من الإنصاف الاعتراف بأن السيارات الآلية ، التي يتم تطويرها حاليًا من قبل جميع شركات تصنيع السيارات الرائدة تقريبًا ، ليست قادرة بعد على إثبات أي مهارات عملية واثقة في التحكم في حالة الطريق وغالبًا ما يتم فقدها ، أو حتى أنها تتعارض مع أي منطق ، مما يزيد من احتمالية حادث. ولكن في الأصل تم إنشاء سيارات ذاتية القيادة ، كبديل لسيارة يقودها الإنسان ، بهدف تقليل النسبة المئوية لحوادث الطرق. قدم المتخصصون من مركز رؤية الكمبيوتر في برشلونة ، الذين أنشأوا أرضية تدريب افتراضية فريدة لتعلم آلة الذكاء الاصطناعي في المواقف التي تحاكي الحالات الواقعية ، حلهم الأصلي ، والذي سيسمح بتحسين وزيادة كفاءة عملية التعلم للشبكة العصبية للروبوت.



لا أحد يشك في أنه مع تحسين وتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتحكم في المركبات الآلية ، فإن هذه الأخيرة ستثبت قيادة أكثر ثقة وأمانًا. ولتسريع اليوم الذي يفقد فيه مفهوم "التجريب الاحتياطي" كل المعنى تمامًا ، اقترح فريق مركز رؤية الكمبيوتر في برشلونة إنشاء نموذج افتراضي للبنية التحتية الحضرية في سينثيا.

الهدف الرئيسي لمنصة التدريب سينثيا ، التي تشكل نماذج لعمليات البنية التحتية الحضرية الحقيقية ، هو تسريع تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي في عملية اكتساب قدرتها على التعرف على العقبات ، والتنقل الفوري واتخاذ القرارات في حالات مختلفة غير متوقعة في ظروف الطقس المختلفة ، بما في ذلك الأمطار والضباب والثلج والجليد.

كما تعلمون ، فإن المادة الرئيسية "التي يتم تغذيتها" في عملية تدريب الشبكة العصبية هي مكتبة الصور ومقاطع الفيديو التي تم الحصول عليها في العالم الحقيقي. من خلال تحليل الصور ، تتعلم الشبكات العصبية التعرف على الكائنات من مختلف الفئات وربطها وتصنيفها ، مثل: السيارات والمركبات الأخرى ، وإشارات الطرق ، وعلامات العلامات ، والمشاة ، وما إلى ذلك. باستخدام قاعدة البيانات المتاحة ، يقوم النظام في الوقت الفعلي بتفسير المعلومات من الكاميرات وأجهزة الاستشعار ، واتخاذ القرار النهائي لأداء الكبح ، وتغيير الممرات ، والتسارع ، والانعطاف ، أو غيرها من الإجراءات التي تمليها حالة مرور معينة.



لا تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي مشاكل في معالجة البيانات عند القيادة على طريق سريع أو مسار مستقيم آخر. يزداد مستوى التعقيد عدة مرات في ظروف مدينة ذات رؤية محدودة ، في وجود العديد من التقاطعات والتقاطعات في الشوارع ، وما إلى ذلك ، من ناحية أخرى ، يجب وضع علامة توضيحية لجميع الصور ومقاطع الفيديو التي يتم تغذيتها على الشبكات العصبية وتمييزها لكائنات فردية في الصور ، ويجب إكمال هذه التعليقات يدويًا. من أجل تخيل حجم العمل الذي يتم القيام به ، يكفي إعطاء مثال على المتخصصين في دايملر الذين اضطروا أثناء تنفيذ مشروع CityScapes إلى التعليق على ما يقرب من 20000 صورة للكائنات مقسمة إلى 30 فئة منفصلة.

قامت Mobileye ، وهي شركة برمجيات Tesla الطيار الآلي ، بإشراك 600 متخصصًا بدوام كامل يدويًا في معالجة الصور ، وبحلول نهاية هذا العام يجب زيادة عددهم إلى 1000. تم تطوير منصة سينثيا التدريبية (مجموعة اصطناعية للصور وشروح السيناريو الحضري) يقدم فريق من المتخصصين بقيادة German Ros من برشلونة حلاً أنيقًا لهذه المشكلة غير المريحة.



تم تصورها على أنها لعبة فيديو بمشاركة أشياء مصنفة بالفعل ، قادرة سينثيا على محاكاة العديد من المواقف ، بما في ذلك الحالات غير المحتملة التي من غير المحتمل أن تواجهها منظمة العفو الدولية في الحياة الحقيقية.

يتيح لك استخدام محرك لعبة Unity إنشاء نموذج واقعي للبيئة الحضرية وملئه تلقائيًا بالحياة الافتراضية: السلوكيات التي لا يمكن التنبؤ بها من قبل المشاة وراكبي الدراجات والسيارات المتوقفة بشكل صحيح وغير صحيح ، وما إلى ذلك. تتمثل إحدى ميزات البرنامج في القدرة على محاكاة جميع أنواع المواقف مع مراعاة ظروف الأرصاد الجوية المختلفة والتغيرات في بيئة افتراضية ، وضع الباحثون سيارة افتراضية ذات اتجاه ثابت للكاميرا وخلقوا فرصة لها التنقل بشكل مستقل حول المدينة الافتراضية ، والتقاط ما يحدث في الصور ومقاطع الفيديو. لذلك تم الحصول على قاعدة بيانات مصطنعة من صور ومقاطع فيديو واقعية عالية الجودة مع تعليقات توضيحية لا تشوبها شائبة. في المرحلة التالية ، يمكن تغذية البيانات التي تم الحصول عليها إلى شبكة عصبية للتدريب.

حتى الآن ، تضمنت قاعدة البيانات التي أنشأها المتخصصون في مركز رؤية الكمبيوتر حوالي 213 ألف صورة ومقطع فيديو. في الوقت نفسه ، يتم تصنيف جميع الصور وفقًا لحالة معينة ، مع الحد الأقصى التقريبي لتقليد الصورة الحقيقية. أظهرت التجارب الميدانية الأولى لنظام سينثيا نتائج مذهلة وكفاءة عالية للطريقة.



عند تحليل عملية التعلم باستخدام ثمانية خوارزميات مختلفة للشبكة العصبية تم تغذيتها بصور منخفضة الجودة (بدقة 240،180 بكسل) ، توصل الخبراء إلى استنتاج مفاده أن إضافة بعض الصور "الاصطناعية" إلى قاعدة بيانات الصور الحقيقية ستزيد بشكل كبير من دقة التعرف على الأشياء 11 فصول مختلفة من 45 إلى 55 بالمائة. النسخة التجارية من البرنامج ، باستخدام صور عالية الدقة ، والتي يعمل تطويرها على فريق من هيرمان روزا ستزيد من فعالية نظام التدريب أكثر.

اليوم ، جميع البيانات التي تم إنتاجها وتراكمها بواسطة Synthia متاحة مجانًا للاستخدام العام بموجب ترخيص "ليس للاستخدام التجاري". يتم ذلك من أجل إنشاء تعليقات مع أصحاب المصلحة والمنظمات ، وتعميم المنتج وإيجاد طرق جديدة لتحسين النظام الأساسي. ويقترح صانعو مطوري Robomobiles Synthia إنشاء إصدارات مناسبة من منصة التدريب ، مع مراعاة التكوين الفريد للكاميرات وأجهزة الاستشعار الأخرى للسيارة الافتراضية ، بما يتفق تمامًا مع تكوين الكاميرات وأجهزة الاستشعار الخاصة بالسيارة التي تم إنشاؤها.


_{المصدر الأساسي}

---

هذا كل شيء ، كانت هناك خدمة بسيطة لاختيار معدات Dronk.Ru المعقدة  . لا تنسى الاشتراك في  مدونتنا ، سيكون هناك الكثير من الأشياء المثيرة للاهتمام ...

- ?	8% AliExpres -	— - Aliexpress

Source: https://habr.com/ru/post/ar395257/