Waabi использует подход, основанный на искусственном интеллекте, для коммерциализации автономных грузовых перевозок быстрее и эффективнее, чем его конкуренты. В конце концов, несмотря на консолидацию и прибыль от нескольких крупных игроков рынка и шумных сделок, никто еще толком не реализовал полноценное автономноное вождение...Так как же на самом деле выглядит подход, ориентированный на ИИ?
В феврале 2022 года Waabi запустила Waabi World, высокоточный симулятор с обратной связью, который не только виртуально тестирует программное обеспечение Waabi для самостоятельного вождения, но и может научить его водить. Waabi World автоматически создает цифровые двойники мира на основе данных, выполняя симуляцию датчиков почти в реальном времени, создавая сценарии для стресс-тестирования драйвера Waabi и обучая водителя учиться на своих ошибках без вмешательства человека. Это, по словам Уртасуна, экономит бесчисленные часы человеческого труда для обучения водителей вааби как в симуляции, так и на дорогах.
Весь мир Waabi основан на искусственном интеллекте, в отличие от симуляторов других компаний, потому что он в большей степени полагается на глубокие нейронные сети, алгоритмы искусственного интеллекта, которые позволяют компьютеру учиться, используя ряд связанных сетей для выявления закономерностей в данных. . Исторически сложилось так, что разработчики не могли понять, как и почему ИИ принимает решения при использовании глубоких нейронных сетей, что очень важно при размещении беспилотных транспортных средств на дорогах общего пользования, поэтому они вернулись к машинному обучению. и основанные на правилах алгоритмы для привязки к более широкой системе.
Уртасун сказала, что нашла способ решить проблему эффекта «черного ящика» за глубокими нейронными сетями, объединив их с вероятностным выводом и сложной оптимизацией. Результат? Разработчик может проследить процесс принятия решений в системе ИИ и использовать предшествующие знания, чтобы ему не приходилось заново обучать систему ИИ всему с самого начала.
