क्यों सुदृढीकरण सीखना जनता के लिए स्वायत्त कारों को अनलॉक करेगा

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A day with Scandale - Harmonie Collection - Spring / Summer 2013

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Anonim

मानव मस्तिष्क निर्णय लेने के लिए उसके सामने के दृश्य के बारे में बहुत सारी जानकारी ले सकता है। एक हिरण कार के सामने कूद जाता है? जोर से ब्रेक लगाना। एक कार आगे धीमी हो रही है? लेन बदलें।

स्वायत्त वाहनों के लिए, ये निर्णय इतना आसान नहीं है। हम यह पंजीकृत नहीं कर सकते हैं कि हमारे दिमाग कार्रवाई करने के लिए आवश्यक सभी सूचनाओं को संसाधित कर रहे हैं, लेकिन ब्रेक लगाने से पहले स्वायत्त प्रणालियों को बहुत सारे चरों को ध्यान में रखना होगा। यदि सिस्टम सड़क को सही ढंग से नहीं पढ़ता है, तो घातक दुर्घटनाएँ हो सकती हैं। एमआईटी में प्रकाशित एक कहानी प्रौद्योगिकी की समीक्षा सोमवार को बताता है कि ऑटोमोटिव टेक कंपनी Mobileye स्वायत्त वाहनों के पीछे कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग कैसे कर रही है। यह विधि वास्तविक दुनिया ड्राइविंग डेटा पर निर्भर करती है, और डेटा सेट जितना बड़ा होता है, उतनी ही तेजी से ए.आई. दुर्घटनाओं से बचने का तरीका सीखता है। हालांकि एक समस्या है। प्रतिस्पर्धी कार कंपनियां साझा नहीं करना चाहती हैं

अभी, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को हर संभावित परिदृश्य के लिए जिम्मेदार है और उनसे निपटने के लिए कार को प्रोग्राम करना है। लेकिन वास्तविक दुनिया में, सड़कें अत्यधिक गतिशील और विविध वातावरण हैं। इंजीनियरों के लिए हर संभव स्थिति का अनुमान लगाने का कोई तरीका नहीं है।

हर परिदृश्य का अनुमान लगाने के लिए प्रोग्राम कारों के बजाय, इंजीनियर कारों को अपने दम पर परिदृश्यों को नेविगेट करने का तरीका जानने के लिए प्रोग्राम कर सकते हैं। सुदृढीकरण सीखना अनिवार्य रूप से अच्छे परिणामों को पुरस्कृत करके स्वायत्त वाहनों को प्रशिक्षित करता है। प्रयोग करने और दुर्घटनाग्रस्त न होने के बाद, कार सीखती है कि विभिन्न स्थितियों में क्या करना है और भविष्य के परिदृश्यों पर लागू हो सकता है।

स्वायत्त वाहनों के लिए सुदृढीकरण सीखने की कुंजी, हालांकि, डेटा है। बहुत सारे और बहुत सारे डेटा। कारों के लिए यह संभव हो सकने वाले सभी विभिन्न परिदृश्यों के बारे में जानने के लिए, वास्तविक दुनिया में एकत्र किए गए डेटा को कार सॉफ्टवेयर के लिए उपलब्ध कराने की आवश्यकता है, जो कि वास्तव में क्या करना है, यह जानने के लिए।

कार कंपनियों को अपना डेटा साझा करना बड़ी चुनौती है। प्रतियोगियों को यह साझा करने के लिए नहीं जाना जाता है कि उनकी कारों में क्या होता है। लेकिन अगर वे Mobileye जैसी कंपनियों के लिए अपना डेटा खोलते हैं, तो वे वाहन जो खुद को ड्राइव कर सकते हैं (कम से कम राजमार्ग पर) बहुत जल्द एक वास्तविकता बनने जा रही है।

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