MIT вчив автомобілі, що керують автомобілем, щоб побачити навколо куті
Ми все більше наближаємось до світу, де автомобілі можуть їхати самі. Найсучасніші автономні транспортні засоби на тестуванні таких компаній, як Alphabet Waymo, можуть їздити як у багатьох ситуаціях, так і по-людськи, але сподіваюсь зробити автомобілі кращими, ніж люди-водії. В ідеалі, автомобіль, що керує власним рухом, зможе використати всю його обробку, щоб уникнути аварії, але для цього їм потрібні дані. Дослідники з MIT розробили систему, яка могла б допомогти автомобілям запобігти зіткненням, по суті, оглядаючи кути. Вони називають це ShadowCam.
Кілька команд розробили системи, які можуть дати підказки автомобілів, що працюють на AI, про те, що навколо наступного повороту на дорозі. Наприклад, вчені Стенфорда створили систему, використовуючи лазери, які могли виявляти предмети по кутах. Нова система MIT простіша, оскільки вона просто шукає тонких змін світла та тіні на землі, які свідчать про наближення іншого автомобіля.
Ця робота виходить з відомої Лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL). Команда вважає, що такий підхід до моніторингу навколишнього середовища навколо транспортного засобу може бути еквівалентом рентгенівського зору для автомобілів. Оскільки LIDAR, який використовується для картографування об'єктів у сучасних автошколах, має високу роздільну здатність і збирає більше даних, ніж камера видимого світла, він може лише об'єкти, які безпосередньо видно. Тінь, однак, може бути достатньо, щоб обрізати аж півсекунди від реакцій автомобіля. Це може бути різницею між великою аварією та близьким промахом.
ShadowCam використовує послідовність з чотирьох відеокадрів із камери, спрямованої на область, безпосередньо перед машиною. ШІ відображає зміни інтенсивності світла з часом, а конкретні зміни можуть вказувати на наближення іншого автомобіля з небаченої області. Це відоме як Пряма розріджена одометрія, спосіб оцінити рух за допомогою аналізу геометрії послідовного зображення - це та сама техніка, яку NASA використовує на марсоходах. Система класифікує кожне зображення як нерухоме або динамічне (рухоме). Якщо він вважає, що тінь вказує на предмет, що рухається, ШІ, що рухає автомобілем, може змінити свій шлях або зменшити швидкість.
Дослідники протестували цю систему на спеціально встановленому «автономному інвалідному візку», яке орієнтувалося по коридорах. ShadowCam вдалося виявити, коли людина збирається вийти перед інвалідним візком з приблизно 70-відсотковою точністю. Маючи самостійно керований автомобіль на парковці, дослідники змогли настроїти ShadowCam, щоб виявити наближаються транспортні засоби на 0,72 секунди раніше, ніж лідар, з точністю близько 86 відсотків. Однак система була відкалібрована спеціально для освітлення в тих ситуаціях. Наступним кроком є ввімкнення ShadowCam в різних умовах світла та ситуації.
Читати далі
Chromebook отримують частку ринку, оскільки освіта переходить в Інтернет
Продажі Chromebook зросли в пандемії, продажі зросли на 90 відсотків, і очікується майбутнє зростання. Це ставить певні виклики для таких компаній, як Microsoft.
AMD купує розробника FPGA Xilinx за 35 мільярдів доларів
Угода, яку ми обговорювали на початку цього місяця, надасть AMD доступ до нових ринків, на яких вона раніше не грала, включаючи ПЛІС та штучний інтелект.
НАСА виявило життєво важливу органічну молекулу на Титані
В останньому аналізі дослідники NASA виявили важливу, високореактивну органічну молекулу в атмосфері Титана. Його наявність припускає, що Місяць може підтримувати хімічні процеси, які ми зазвичай пов’язуємо з життям.
RISC-V навшпиньки до основного потоку завдяки платформі розробників SiFive, високопродуктивний процесор
RISC V продовжує проникати на ринок, цього разу завдяки дешевшій та повнофункціональнішій тестовій материнській платі.