Skomentuj 
Podziel się!
Udostępnij
Twittnij
Wyślij
Drukuj
Nowa platforma NVIDIA DRIVE PX 2 z funkcjami nauczania i obliczeń superkomputerowych pozwoli samochodom rozpoznawać swoje otoczenie i autonomicznie poruszać się po drodze
Kierowcy muszą operować w niezwykle złożonym środowisku - twierdzi Jen-Hsun Huang, współzałożyciel oraz dyrektor generalny firmy NVIDIA i wyjaśnia, że procesory graficzne firmy są ważnym czynnikiem w rozwoju rozwiązań głębokiego nauczania i obliczeń superkomputerowych. DRIVE PX 2 ma zapewniać ogromne ilości mocy obliczeniowej, równej wydajności 150 komputerów MacBook Pro. Procesory graficzne stanowią zdaniem NVIDIA podwaliny dla elektronicznych mózgów autonomicznych pojazdów przyszłości, które będą nieustannie monitorować otoczenie wokół siebie z efektywnością, jakiej nie jest w stanie osiągnąć żaden człowiek. Autonomiczne pojazdy zapewnią kierowcom i pasażerom większe bezpieczeństwo, wygodę i usługi dostępne podczas jazdy, a także będą cechować się pięknym wzornictwem – to rozwiązania zaprojektowane z myślą o naszej lepszej przyszłości.
Dwa procesory Tegra nowej generacji oraz dwa dedykowane procesory graficzne oparte na nowej architekturze Pascal potrafią wykonać łącznie 24 biliony operacji głębokiego nauczania na sekundę, przyśpieszając obliczenia używane podczas procesu uczenia się sieci neuronowych. To ponad dziesięciokrotnie więcej niż produkt poprzedniej generacji.
Nowe możliwości sprawiają, że system DRIVE PX 2 może szybko nauczyć się radzenia sobie z niespodziewanymi sytuacjami, jakie spotykamy co dzień na drodze – przeszkodami, nieuważnymi kierowcami oraz robotami drogowymi. Głębokie nauczanie sprawdza się także w trudnych warunkach pogodowych oraz oświetleniowych, gdzie zawodzą typowe techniki rozpoznawania obrazu, czyli np. w deszczu, śniegu oraz mgle, a także podczas jazdy o wschodzie lub zachodzie słońca, bądź w całkowitych ciemnościach.
DRIVE PX 2 może przetworzyć jednocześnie sygnały z 12 czujników – kamer wideo, lidarów, radarów oraz czujników ultradźwiękowych. Za ich pomocą pojazd może dokładnie wykrywać i rozpoznać obiekty na trasie, obliczyć ich położenie względem pojazdu oraz okolicznego terenu, a następnie obliczyć optymalną i bezpieczną trasę.
Dzięki platformie głębokiego nauczania DIGITS firmy NVIDIA uzyskaliśmy ponad 96 proc. dokładności w rozpoznawaniu znaków drogowych dostępnych w bazie Ruhr-Universität Bochum w zaledwie 4 godziny. Znamy grupy, które poświęciły lata na rozwój systemów wykorzystujących klasyczne algorytmy rozpoznawania obrazu zapewniające podobny poziom dokładności. W porównaniu z nimi my osiągnęliśmy ten pułap z prędkością światła — powiedział Matthias Rudolph, dyrektor działu architektury systemów wspomagania kierowcy w firmie Audi. Ford deklaruje, że połączenie głębokiego nauczania z oprogramowaniem NVIDIA Digits zaowocowało 30-krotnym usprawnieniem szkolenia algorytmów wykrywania pieszych.
Możliwość wykorzystania rozwiązań głębokiego nauczania w wielu aspektach, od autonomicznej jazdy po kontrolę jakości w procesach produkcji analizuje także BMW. - Niezwykle ważną cechą jest możliwość szybkiego szkolenia sieci neuronowych za pomocą dużych ilości danych. Nasz klaster procesorów graficznych z pakietem NVIDIA DIGITS zapewnia nam wspaniałe efekty — uważa Uwe Higgen, dyrektor biura technologicznego grupy BMW w Stanach Zjednoczonych
Platforma DRIVE PX 2 będzie ogólnodostępna w czwartym kwartale 2016 roku. Partnerzy pracujących nad rozwojem platformy zapewniony otrzymają dostęp do platformy już w drugim kwartale 2016.
KOMENTARZE (0)
Do artykułu: Pierwszy samochodowy superkomputer wykorzystujący sztuczną inteligencję