AI Học Lái Xe Tự Hành Trong 20 Phút

10 Tháng Bảy 20182:28 SA(Xem: 15671)
AI Học Lái Xe Tự Hành Trong 20 Phút
AI Học Lái Xe Tự Hành Trong 20 Phút

Khoảng đầu tháng 07/2018, một nhóm nghiên cứu tại Anh đã dạy cho chiếc xe tự hành của họ chạy trên làn của chính nó liên tục trong 20 phút – một kết quả khá ấn tượng.

 

Theo đó, nhóm nghiên cứu tại Wayve – một công ty được thành lập bởi các nhà phát triển đến từ Khoa Kỹ sư thuộc Đại học Cambridge – đã công bố chi tiết thuật toán Học tăng cường. Thuật toán khi đi kèm với một tài xế con người đóng vai trò dự phòng, đã dạy được chiếc xe chạy trên một làn đường duy nhất trong thời gian từ 15-20 phút.

 

Trước đó, "Học tăng cường" đối với AI đã được chứng minh là mang lại hiệu quả rất cao với việc DeepMind Technologies biểu diễn AI có thể học chơi các game như cờ vây hay cờ vua, và OpenAI trình làng AI có thể chơi số trận Dota 2 mỗi ngày tương đương với 180 ngày của người chơi thông thường. Dù thành tích đánh bại con người trong các tựa game phức tạp như cờ vây hay Dota 2 quả thực rất ấn tượng, nhưng việc dạy một chiếc xe tự lái chính nó lại là một kỹ năng rất khó thực hiện khác.

 

Nhóm nghiên cứu đã đăng một đoạn video lên kênh YouTube của họ nhằm cho mọi người thấy quá trình học, qua đó chỉ ra rằng đây là ví dụ đầu tiên của 'học tăng cường' được thực hiện trên một chiếc xe tự hành.

 

Ban đầu, chiếc xe chạy quanh co như một đứa trẻ mới biết đi chập chững những bước đầu tiên, nhưng ngay khi nó vượt ra khỏi làn, tài xế con người dự phòng can thiệp, lái nó trở lại đúng đường đi. Thuật toán trên xe sẽ học được sai lầm của nó mỗi lần nó được người tài xế "sửa lỗi", và được "thưởng" tùy theo độ dài quãng đường nó đi được mà không cần can thiệp.

 

Đoạn video còn miêu tả một mô hình gọi là "mạng thần kinh xoắn ốc sâu" có nhiệm vụ tiếp nhận một hình ảnh đơn lẻ được xử lý bằng GPU tích hợp trên xe. Không như các phương tiện tự lái khác, chiếc xe Renault đã được chỉnh sửa của Wayve không đòi hỏi phải được trang bị các mô hình khổng lồ, các cảm biến ấn tượng, và nguồn dữ liệu vô tận, mà nó tuân theo triết lý của công ty là sử dụng một quá trình huấn luyện thông minh chú trọng học nhanh và hiệu quả.

 

Amar Shah, nhà đồng sáng lập của Wayve cho biết: “Chúng tôi muốn trang bị cho các phương tiện những bộ não tốt hơn, chứ không phải nhiều phần cứng hơn”. Nhiệm vụ tiếp theo của Wayve là mở rộng quy mô của công nghệ để thực hiện được nhiều tác vụ lái xe phức tạp hơn, không chỉ là đi đúng làn đường, với kỳ vọng hệ thống mới cuối cùng sẽ có thể xử lý khi gặp đèn giao thông hay đi qua các vòng xoay, giao lộ.

517Vote
43Vote
310Vote
28Vote
14Vote
3.542
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
11 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/201, tia sáng hy vọng cuối cùng cũng đã mở ra đối với Huawei vì các công ty công nghệ tại Mỹ có thể có cơ hội để hợp tác trở lại.
10 Tháng Mười 2019
Giải Nobel vật lý năm 2019 thuộc về ba nhà khoa học là James Peebles, Michel Mayor và Didier Queloz vì sự nghiên cứu để hiểu rõ cấu trúc và lịch sử của vũ trụ, đồng thời là một công trình khám phá mới về một hành tinh có quỹ đạo quanh một ngôi sao bên ngoài hệ Mặt Trời.
10 Tháng Mười 2019
Dòng Galaxy Note 10 khiến khá nhiều người e ngại với mức giá đắt đỏ, nhưng mọi thứ có thể thay đổi vào năm sau khi Samsung tung ra biến thể giá rẻ của thiết bị
10 Tháng Mười 2019
Khoảng đầu tháng 10/2019, một nhóm những nhà nghiên cứu từ Đại học Utah đã có một bước đột phá lớn về quang học khi phát triển một loại lens phẳng chỉ dày 10 micron, mỏng hơn 1,000 lần so với các ống kính thông thường. Và độ mỏng không làm giảm hiệu suất hoạt động của lens.
10 Tháng Mười 2019
Intel và AMD đã từng hợp tác để sản xuất bộ vi xử lý Kaby Lake-G, bộ vi xử lý có tích hợp chip đồ họa của AMD và do Intel sản xuất trên tiến trình của hãng. Tuy nhiên, khoảng đầu tháng 10/2019, theo tuyên bố mới, Intel sẽ chấm dứt việc sản xuất bộ vi xử lý và không có dấu hiệu nào của một bộ vi xử lý tiếp theo sẽ thay thế.
10 Tháng Mười 2019
Giải Nobel Hóa học năm 2019 thuộc về ba nhà khoa học, John Goodenough, Stanley Whittingham và Akira Yoshino với thành tựu phát triển được công nghệ pin lithium-ion có thể nạp lại năng lượng vào những năm 70 và 80 của thế kỷ trước, tạo ra một cuộc cách mạng thiết bị di động.