WEpod - первый беспилотный общественный транспорт на дороге

Автоматические электромобили под названием WEpods только что вошли в историю, став первыми беспилотными микроавтобусами, вышедшими на дорогу. Они стали первыми автомобилями без руля, которые получили номерные знаки.

В отличие от других видов автоматизированного транспорта, этим бодрым машинкам, рассчитанным на шесть пассажиров, не нужны выделенные полосы, рельсы, магниты или провода. Они едут непосредственно в потоке транспорта, управляемые сложным набором систем, включая мозг на базе решений NVIDIA. Перемещаются они между городами Вагенинген и Ид в центральной провинции Голландии Гельдерлэнд.

Чтобы вызвать WEpod, пассажирам нужно воспользоваться приложением в смартфоне.

В основе этого чуда техники - алгоритмы глубокого обучения (Deep Learning). Именно эти алгоритмы позволяют системам, использующим компьютерное зрение, самообучаться и познавать мир.

Автомобили WEpod едут по голландской провинции Гельдерлэнд, управляемые мозгом на базе решений NVIDIA.

Технологии глубокого обучения уже наделили компьютеры возможностями, которые в ряде задач превосходят возможности человека. Для самоуправляемых автомобилей это крайне важно, так как невозможно заранее запрограммировать все возможные ситуации на дороге. Например, в случае перечисления всех возможных объектов, которые могут встретиться автомобилю на дороге, для их интерпретации компьютером.

Неудивительно, что команда WEpod из Политехнического Университета в Дельфте- наряду с Audi, BMW, Ford и Mercedes - обратилась к алгоритмам глубокого обучения и технологиям NVIDIA.

Итогом работы команды стал автомобиль, который способен создавать полноценную картину происходящего вокруг себя непосредственно по мере продвижения в потоке транспорта.

Каждый WEpod взаимодействует со своим окружением с высокой скоростью, образуя динамическую систему, способную справляться с реальными ситуациями на дороге в окружении разнородного транспорта быстро, надежно и безопасно.

-Это серьезная вычислительная задача», - отмечает Димитриос Котиадис (Dimitrios Kotiadis), старший научный сотрудник Политехнического Университета в Дельфте.

Лучше всего с задачами такого плана справляются графические процессоры. В отличие от CPU, которые обрабатывают несколько вычислительных операций за раз, графические процессоры предназначены для одновременной работы над тысячами операций.

Массивно параллельная архитектура делает графические процессоры NVIDIA идеальной платформой для решения многих задач, связанных с алгоритмами глубокого обучения.

Массивно параллельная архитектура GPU в сочетании с программными инструментами NVIDIA делает процессоры NVIDIA идеальным выбором для многих видов задач, связанных с применением алгоритмов глубокого обучения (см. статью -Ускорение искусственного интеллекта с помощью GPU: новая вычислительная модель-). Именно эта связка позволила ускорить обучение и вывод на дорогу автономных транспортных средств WEPod.

-Технологии NVIDIA играют ключевую роль в обеспечении наших систем необходимой вычислительной производительностью, - говорит г-н Котиадис. - Каждый WEpod - это суперкомпьютер на колесах со многих точек зрения-.

Итак, у нас появился новый вид общественного транспорта, который сочетает удобство личного автомобиля без необходимости владения им.

Хотя данные автомобили пока привязаны к определенному маршруту, команда WEpod надеется, что, как только закончится тестовый период, другие города также возьмут на вооружение решения WEpod. Публичный старт проекта намечен на май.

-Такой автономный транспорт по требованию, как Wepod, способен совершить революцию в организации транспортной системы городов», - уверен менеджер проекта WEpod Ян Уильем ван дер Виль (Jan Willem van der Wiel).

Источник: nvda.ly

Комментарии: