Waymo и DeepMind начали совместную работу над автопилотом
Совместная работа специалистов обеих компаний позволит значительно улучшить показатели вождения программ-автопилотов, снизив на 24 процента количество ложных срабатываний и сделать более качественным взаимодействие ИИ с окружающей средой, неподвижными объектами, велосипедистами, мотоциклистами и пешеходами.
Также партнёры надеются уменьшить время, необходимое для обучения автопилота. Сейчас Waymo применяет метод сравнительного обучения, при котором несколько нейронных сетей обучаются независимо друг от друга, работая над одной и той же задачей. У каждой из них своя скорость обучения, кроме того, такой подход требует огромного количества ресурсов, да и «отсев» плохих результатов обучения от хороших влияет на производительность и занимает время инженеров.
Объединив усилия, Waymo и мчччсмогли автоматизировать сортировку результатов И добились более высоких показателей в обучении нейросетей. Кроме того, специалисты усовершенствовали некоторые аспекты, например, внедрили оценку моделей поведения отдельных программ с пятнадцатиминутными интервалами, а также разработали чёткую систему критериев отбора. Всё это позволяет гораздо эффективнее разрабатывать и обучать нейронные сети, созданные для использования в реальном мире, в том числе на дорогах общего пользования.
Отметим, что обе компании довольно давно принадлежат Google, поэтому не очень понятно, почему «материнская» компания решила объединить усилия двух команд, занимающихся разработками в области искусственного интеллекта, только сейчас. Тем не менее, прогресс, достигнутый обеими командами разработчиков, указывает на то, работа над самоуправляемыми авто у Waymo пойдёт быстрее.
Фото: AP
Технологии
Вячеслав Ларионов