Российская компания создала технологию быстрого обучения нейросетей для беспилотного транспорта
Компания Cognitive Pilot, совместное предприятие Сбера и Cognitive Technologies, разработала нейросеть для обучения автопилотов с искусственным интеллектом для умного транспорта и сельхозтехники. Чтобы гарантировать безопасность движения, системе нужно учесть практически все возможные ситуации, а для этого нейронную сеть нужно обучить. Но кроме часто встречающихся на дороге ситуаций, необходимо обучить автопилот и редким, необычным случаям, таким как частично заслоненный светофор, вспышка молнии во время движения, животное в поле и т. д. Это могут быть месяцы кропотливого труда, но технология Cognitive Pilot позволяет проводить такое обучение автоматически с помощью нейронной сети и гораздо быстрее, отметили в пресс-службе компании.
Для обучения нейросетей для транспорта сейчас обычно снимают длинные видео с маршрутами прохождения или условиями, в которых автопилот должен работать. Часто съёмки занимают от нескольких месяцев, если речь идёт про автопилоты для сельхозтехники, и до года — если про автопилоты для общественного транспорта. Затем специалисты отбирают нужные кадры для обучения искусственного интеллекта. Даже базовый набор кадров состоит из десятков миллионов изображений, но также требуется и расширенный набор, который гарантирует максимальную безопасность в любых условиях.
Новая нейросеть Cognitive Pilot в состоянии анализировать данные и выделять как обычные фрагменты, так и редкие, по нажатию клавиши. Аналогов подобной технологии в мире нет, утверждает российская компания. По её словам, новая технология внедряется уже сейчас: на умных трамваях в Санкт-Петербурге реализован первый этап — сеть обучена всевозможным редким изображениям светофоров. До конца года планируется внедрить версию, обученную остальным уникальным ситуациям, отметили в пресс-службе компании. Разработчики считают, что применение новой нейросети позволяет в разы сократить время, необходимое на обучение ИИ для беспилотного транспорта.
© iXBT
