Clé à emporter
- Les constructeurs automobiles se tournent vers l'intelligence artificielle pour apprendre aux voitures autonomes à surmonter les obstacles du quotidien.
- Tesla a récemment dévoilé son nouveau supercalculateur qui sera utilisé pour entraîner les réseaux de neurones qui alimentent le pilote automatique de Tesla.
- L'utilisation de l'IA pour former des voitures peut renforcer la sécurité, selon les observateurs.
Les voitures autonomes ont aussi besoin d'enseignants, et l'intelligence artificielle (IA) peut apprendre efficacement à ces véhicules à éviter les accidents, probablement mieux que les humains.
L'intelligence artificielle est l'un des meilleurs moyens d'envoyer des voitures à Driver's Ed. Tesla a récemment dévoilé son nouveau supercalculateur qui sera utilisé pour former les réseaux de neurones alimentant le pilote automatique de Tesla et la future IA autonome. Et à mesure que les voitures deviennent plus autonomes, il s'avère qu'elles ont besoin de beaucoup d'entraînement.
"En exposant l'IA aux données liées à la conduite automobile, l'IA peut commencer à reconnaître des modèles", a déclaré Chris Nicholson, PDG de Pathmind, une entreprise qui applique l'IA aux opérations industrielles, dans une interview par e-mail. "Montrez-lui des images, et il peut apprendre à quoi ressemblent les piétons. Montrez-lui des séquences d'actions sur la route, et il peut apprendre ce qui mène aux accidents, et comment les éviter."
"Avec les bonnes données, l'IA peut faire des prédictions très précises sur ce qu'elle regarde", a ajouté Nicholson. "Et quelles pourraient être les conséquences d'une action donnée, comme tourner à gauche ou accélérer sous la pluie."
Nombre croissant d'enseignants en IA
Tesla, Audi, Toyota, GM's Cruise - presque tous les grands constructeurs automobiles utilisent l'IA sous une forme ou une autre pour augmenter leurs capacités de conduite autonome, a déclaré Nicholson. Et certains non-constructeurs, tels que Waymo de Google, travaillent avec des constructeurs automobiles comme Chrysler Fiat pour développer et tester l'IA autonome.
Andrej Karpathy, responsable de l'IA chez Tesla, a récemment dévoilé le dernier supercalculateur de l'entreprise lors d'une présentation à la conférence 2021 sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes.
L'IA s'est avérée plus précise que les personnes en situation de conduite, et il est très probable qu'elle réduira considérablement le nombre d'accidents.
Le cluster utilise 720 nœuds de 8 GPU NVIDIA A100 Tensor Core (5 760 GPU au total) pour atteindre 1,8 exaflops de performances. Chaque exaflop est égal à 1 quintillion d'opérations en virgule flottante par seconde.
"C'est un supercalculateur vraiment incroyable", a déclaré Karpathy, selon un communiqué de presse. "Je crois en fait qu'en termes de flops, c'est à peu près le supercalculateur n°5 au monde."
Un réseau neuronal profond observe et fait des prédictions pendant que la voiture roule sans réellement contrôler le véhicule. Les prédictions sont enregistrées et toute erreur ou erreur d'identification est consignée. Les ingénieurs de Tesla utilisent ensuite ces instances pour créer un ensemble de données de formation de scénarios difficiles et divers afin d'affiner le réseau de neurones, Le résultat est une collection d'environ 1 million de clips de 10 secondes enregistrés à 36 images par seconde, totalisant environ 1,5 pétaoctets de données. Le réseau neuronal est ensuite exécuté à plusieurs reprises dans ces scénarios jusqu'à ce qu'il fonctionne sans erreur. Enfin, il est renvoyé au véhicule et recommence le processus.
Renvoyer les voitures à l'école
L'IA peut également former des voitures plus rapidement que n'importe quel humain, a déclaré Aditya Pathak, expert en transport pour la société de services professionnels Cognizant, dans une interview par e-mail.
"Dans le processus de développement des véhicules autonomes, l'une des étapes critiques est l'annotation des données", a-t-il ajouté. "En d'autres termes, comment les personnes, les lieux et les objets sont-ils étiquetés afin qu'ils puissent être reconnus par les véhicules ?"
Fait manuellement, le processus d'examen des données prendrait du temps et demanderait beaucoup de main-d'œuvre. "Avec l'IA et l'apprentissage automatique, le processus est beaucoup plus rapide et plus efficace", a déclaré Pathak.
L'IA doit apprendre aux voitures autonomes comment fonctionner dans n'importe quel type de condition, a déclaré Anton Slesarev, responsable de l'ingénierie de la société de voitures autonomes Yandex, dans une interview par e-mail. La météo, les travaux routiers, les accidents et les comportements et réactions incohérents des autres conducteurs peuvent contribuer à l'imprévisibilité d'un trajet, même pour les conducteurs qui se rendent au même endroit tous les jours, a-t-il ajouté.
Yandex exploite le premier service de taxi robotisé d'Europe et utilise déjà des robots de livraison automatisés, les rovers Yandex, pour la livraison des commandes des clients depuis les restaurants et les épiceries. L'entreprise utilise l'apprentissage automatique pour aider ses robots à se déplacer.
"Par exemple, cela aide à remplir des fonctions de perception vitales telles que la reconnaissance des panneaux de signalisation, même lorsqu'ils sont obscurcis par des choses comme la pluie ou une branche d'arbre", a déclaré Slesarev."Ou pour fournir des fonctions de sécurité telles que remarquer un piéton sur le point de traverser la route, même la nuit ou lorsque le piéton est partiellement caché par des choses comme des voitures en stationnement."
L'utilisation de l'intelligence artificielle pour entraîner les voitures peut renforcer la sécurité, selon les observateurs.
"L'IA s'est avérée plus précise que les personnes en situation de conduite, et il est très probable qu'elle réduira considérablement le nombre d'accidents", a déclaré Nicholson.
