Усунення зміщень у даних навчання автономного автомобіля

ШІ змінює те, як ми подорожуємо. Автономні транспортні засоби стають звичним явищем на дорогах у всьому світі, обіцяючи безпечніші та ефективніші подорожі в майбутньому. Штучний інтелект також полегшує життя водіїв, роблячи системи моніторингу в салоні реальністю.

Можливості розпізнавання об’єктів і моніторингу поведінки забезпечують безпечну навігацію транспортних засобів на основі штучного інтелекту на динамічних і хаотичних дорогах у реальному світі. Однак існують проблеми, які ще потрібно подолати, щоб технологія автономних транспортних засобів могла реалізувати свій потенціал.

Надійність має важливе значення для повної довіри громадськості та регуляторів до самокерованих транспортних засобів. У результаті розробники зосереджуються на покращенні навчальних даних штучного інтелекту, щоб покращити продуктивність штучного інтелекту. Постачальники анотацій, такі як Keymakr, можуть допомогти розробникам автономних транспортних засобів подолати упередженість у навчальних даних.

По-перше, у цьому блозі будуть визначені ключові випадки використання ШІ в автомобільній промисловості. По-друге, ми розглянемо ключові проблеми упередженості, які впливають на навчальні дані для автономних транспортних засобів і внутрішніх систем ШІ. Нарешті, ми покажемо, як служби анотації даних допомагають вирішувати проблеми упередженості в цьому секторі.

ШІ для автомобільної промисловості

Комп’ютерний зір допомагає водіям кількома важливими способами. Наступний варіант використання допоможе підвищити безпеку водія та покращити враження від водіння:

• Автономні транспортні засоби: повністю автономні транспортні засоби вже їздять нашими дорогами. З удосконаленням технології зростатиме й впевненість споживачів у здатності систем комп’ютерного зору безпечно орієнтуватися в русі та об’їжджати перешкоди.
• Моніторинг поведінки: у багатьох автомобілях тепер є камери в салоні, які можуть стежити за водіями. Моделі ШІ можна навчити інтерпретувати поведінку водіїв. Це означає, що вони можуть визначити, коли хтось засинає, не звертає уваги на дорогу чи має певні порушення. Потім ці системи можуть попереджати водіїв, дозволяючи їм зупинитися та зберегти безпеку.
• Розпізнавання об’єктів: за допомогою розпізнавання об’єктів також можна покращити роботу в салоні. Моделі штучного інтелекту можна навчити розпізнавати такі важливі об’єкти, як ключі та мобільні телефони. Потім вони можуть попереджати водіїв і пасажирів, коли вони залишаються в автомобілі.

Розпізнавання об'єктів

Проблеми упередженості, які необхідно подолати

Розробникам життєво важливо мати доступ до різноманітних, неупереджених даних, щоб автономні транспортні засоби продовжували працювати. Наступні відхилення можуть вплинути на роботу автономних транспортних засобів, якщо ними не керувати належним чином:

• Якість зображень і відео: якість навчальних зображень і відео може суттєво вплинути на автономні транспортні засоби. Для того, щоб працювати з найвищим ступенем точності, ШІ автономних транспортних засобів потрібно навчити за допомогою зображень і відео високої чіткості, які відображають всю складність реального світу.
• Освітлення та погодні умови: водіям часто доводиться подорожувати за слабкого освітлення та за поганих погодних умов. Таким чином, якщо автономні транспортні засоби тренуються лише за допомогою зображень і відео, зроблених протягом дня в умовах високої видимості, вони можуть бути менш функціональними в «неідеальних» сценаріях.

• Різна дорожня розмітка та знаки: у різних країнах використовуються різні дорожні знаки та розмітка для позначення таких правил, як обмеження швидкості та правила водіння. Ефективні навчальні дані штучного інтелекту повинні містити зображення та відео різних дорожніх знаків, щоб автономні транспортні засоби могли безпечно керувати, де б вони не були.
• Різноманітність дорожніх систем: Звичайно, дорожні умови суттєво відрізняються між регіонами. Правила обгону, узбіччя дороги та загальний етикет водіння можуть сильно відрізнятися в різних країнах. Хороші навчальні дані повинні враховувати ці відмінності.