Компания Cognitive Pilot (совместное предприятие Сбера и Cognitive Technologies) разработала нейросеть, целью которой является обучение автопилотов с искусственным интеллектом для умного транспорта и сельхозтехники.
Применение данной технологии позволит ощутимо сократить затраты времени на обучение таких систем, сообщили ТАСС в пресс-службе компании.
"Для того чтобы гарантировать безопасность, системе нужно учесть практически все возможные возникающие ситуации. Для этого нейронную сеть нужно обучить всем возможным ситуациям. А после того, как сеть была обучена наиболее часто встречающимся ситуациям, остается ее обучить редким, интересным данным (например, частично заслоненный светофор, вспышка молнии во время движения, животное в поле, необычная машина и так далее). А их вытащить из видеоряда - самая сложная задача для разработчиков. Это могут быть месяцы кропотливого труда. Мы же научились это делать автоматически с помощью нейронной сети", - сообщили в пресс-службе.
Уточняется, что на данный момент команды, которые занимаются обучением ннейросетей концентрируются на на съёмке видео маршрута или условий, при которых автопилот должен работать. К примеру, съемки занимают от нескольких месяцев, если речь идет про автопилоты для сельхозтехники, до года - если про автопилоты для общественного транспорта. Затем специалисты отбирают нужные кадры для обучения искусственного интеллекта. Базовый набор кадров состоит из десятков миллионов изображений, их получить проще всего, но полный, который гарантирует максимальную безопасность эксплуатации в любых условиях, требует выделить те самые необычные данные.
Новая нейросеть способна анализировать данные и выделять как обычные фрагменты, так и редкие, по нажатию клавиши. Аналогов подобной технологии в мире нет.
"Мы уже прямо сейчас внедряем это в свои проекты. Например, на умных трамваях в Санкт-Петербурге сейчас внедрен первый этап - сеть обучена всевозможным редким изображениям светофоров, очень важным объектам для обеспечения безопасности. До конца года планируется внедрить версию, обученную остальным уникальным ситуациям", - отметили в пресс-службе.
Ссылка: https://nauka.tass.ru/nauka/19917611
