3-間の年間研究 ボルボの 自律 ソフトウェアアームと 大型ハドロンコライダー ヨーロッパでは、自動運転車が道路を理解し、分割決定を下すのに役立つ可能性を示しています。
ラージ ハドロン コライダーは紛れもなく壮大です。 私これは世界最大かつ最も強力な粒子加速器で、粒子をほぼ 100% で粉砕することができます。 光の速度 超電導磁石を使用。 衝突後、物理学者は非常に短命の残骸を調べて、宇宙の構成要素を発見します。 LHC は CERN によって運営されています。 または欧州原子力研究評議会 (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) と共同で、2008 年から粒子を加速しています。
衝突の研究に豊富な経験を持つ CERN は、自動車会社が衝突を分割できる機械学習プログラムを開発するのを支援できる独自の立場にあります。複雑な状況の 2 番目の分析。 CERN の研究者によって研究された亜原子粒子は、非常に小さく、わずか 1 マイクロ秒しか存在しません。 これらの粒子が何であるかを理解するために、CERN は深層学習を使用してこれらの物質の断片を識別するアルゴリズムを開発しました。
研究者は過去 3 年間、Volvo の自動運転ソフトウェア開発子会社である Zenseact と協力して、コンピューターが現実世界を「見て」反応できるようにするすべてのプログラミングを含むコンピューター ビジョンに焦点を当ててきました。 この研究の目的は、LHC のディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、自動運転車の意思決定を改善することでした。
Zenseact のリサーチ リードである Christoffer Petersson 氏はプレスリリースで次のように述べています。リリース。 「簡単に言えば、機械学習技術は自動運転車の意思決定を高速化するのに役立つかもしれません。」
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それらの甘美なロックを元に戻します
この独自の処方グレードの局所フィナステリドは、わずか数か月で髪を再生することが証明されています.
Zenseact は、フィールド プログラマブル ゲート アレイとして知られる選択したコンピューター チップが複雑なアルゴリズムを処理できるかどうかを知りたがっていました。 から プレスリリース:
FPGA 実験の主な結果は、計算リソースが限られているプロセッシング ユニットでも、自動車向けのコンピューター ビジョン タスクを高精度かつ短いレイテンシで実行できるという実用的なデモンストレーションでした。
「このプロジェクトは、将来の研究の方向性を明確に開いています。 開発されたワークフローは、自動車などの多くの業界に適用できます。」 クリストファーは説明します。
将来の科学実験と自動車業界の技術的課題が直面する課題の多くは、大量のデータをリアルタイムで処理する必要があり、多くの場合、遅延と消費電力の制約が厳しいエッジ コンピューティング デバイスを使用します。
Zenseact と CERN の研究者の合同チームは、オープンソース ソフトウェア環境内でこのプロジェクトを実行しました。 このコラボレーションにより、世界最大の物理実験が明らかに自動運転に役立つことが明らかになりました。 この結果は、自動運転車の画像認識の速度と精度が将来的に向上し、自動車の事故回避能力の向上に大きく貢献することを示しています。 CERN にとっても、実り多いコラボレーションとなりました。
この研究は、ゼンセクトに利益をもたらしただけではありません。 LHC の研究者は、研究中にアルゴリズムを改良することもできました。
CERN の物理学者である Maurizio Pierini 氏は、次のように述べています。 「機械学習プラットフォームが次世代ソリューションの舞台を整えることで、この研究分野の将来の発展は、高エネルギー物理学を超えて、他の複数の分野に大きく貢献する可能性があります。」
Volvo は 2022 年に、自動運転レベル 3 以上の自動運転車を今年市場に投入しようとしていると主張していました。 Zenseact は、LiDar 開発会社の Luminar Technologies と共に、Ride Pilot と呼ばれる自動運転システムを開発しました。 サブスクリプション サービスは、今年中にカリフォルニア州のドライバーが利用できるようになる予定ですが、ボルボはそれ以来、Ride Pilot についてあまり言及していません。 2022 コンシューマー エレクトロニクス ショー. この調査が Ride Pilot にどのように影響するかについてボルボに問い合わせており、詳細がわかり次第、この記事を更新します。