Теги → машина
Быстрый переход

«Лаборатория Касперского» разработала систему машинного зрения

«Лаборатория Касперского», российский разработчик средств обеспечения информационной безопасности, выйдет на рынок компьютерного зрения с новым программным продуктом.

Здесь и ниже изображения pixabay.com

Здесь и ниже изображения pixabay.com

Решение, как сообщает газета «Ведомости», получило название Kaspersky Neural Networks. Это специализированная система аналитики, способная распознавать объекты, попадающие в поле зрения камеры беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).

Отмечается, что программное обеспечение способно анализировать изображения, поступающие сразу с нескольких дронов. Причём функционирует система в режиме реального времени.

Предполагается, что разработка «Лаборатории Касперского» заинтересует спасательные службы. Решение Kaspersky Neural Networks может распознавать людей, оказавшихся в зоне бедствия, дома, автомобили, животных и пр.

Выполнение анализа может осуществляться непосредственно на борту беспилотного летательного аппарата. Известно, что программное обеспечение уже использует производитель дронов «Альбатрос». 

«Яндекс» опубликовал крупнейший массив данных для обучения беспилотных автомобилей

«Яндекс» опубликовал набор данных для беспилотных автомобилей, предназначенный для исследований в области машинного обучения и автономного транспорта, который является самым большим в мире открытым всем желающим массивом подобных данных. В нём содержатся данные о более 1600 часов движения, включая 600 тыс. размеченных фрагментов поездок на дорогах России, Израиля и США при различных метеоусловиях — в хорошую погоду, в снег и в дождь.

habr.com

habr.com

Данные были опубликованы для конкурса Shifts Challenge, который «Яндекс» проведёт в рамках международной конференции NeurIPS 2021 совместно с учёными из Оксфорда и Кембриджа. Главной целью конкурса является привлечь внимание к проблеме «сдвига данных» в машинном обучении.

«Если вы привыкли водить машину в небольшом городе, то в Москве вы не сразу адаптируетесь к трафику и, скорее всего, поначалу будете более осторожны на дороге. Это и есть сдвиг данных. Вы можете оценить его масштаб и скорректировать свои действия. Машинно обученные модели должны уметь делать то же самое — оценивать величину сдвига и эффективно действовать в новых условиях. От того, насколько хорошо алгоритм может работать при сдвиге данных, будет зависеть широта его применения», — рассказал старший исследователь Yandex Research Андрей Малинин.

Сдвиг данных встречается в случае, когда модели машинного обучения сталкиваются с незнакомыми ситуациями и неизвестными данными, то есть — с неопределённостью. Для будущего конкурса «Яндекс» выбрал три области: предсказание траектории движения транспорта и пешеходов на дороге, прогнозирование погоды и машинный перевод текстов.

Чтобы победить, участникам конкурса будет необходимо создать устойчивые к сдвигу модели. То есть модель машинного перевода, прошедшая обучение на художественной литературе, должна будет также качественно переводить и твиты, и ролики на YouTube.

Конкурс также обеспечит учёным доступ к уникальным данным, позволяющим оценить качество работы моделей машинного обучения в реальных условиях. Исследователи «Яндекса» вместе с командами Яндекс.Погоды, Яндекс.Переводчика и беспилотных технологий предоставили для участников конкурса данные сервисов, решающих практические задачи и часто сталкивающихся со сдвигом. Столь разнородные данные помогут ускорить разработку алгоритмов, которые будут гораздо быстрее адаптироваться к новым условиям.

Все представленные в наборе данные обезличены. Датасет по беспилотным автомобилям содержит высокоточные карты маршрутов и треки всех окружающих машин и пешеходов (их положение, скорость, ускорение и пр.), но не имеет видео, где можно распознать номера машин или лица прохожих.

Используя эти данные, исследователи должны будут обучить алгоритмы, после чего проверить качество их работы в условиях сдвига. Для создателей лучших алгоритмов организаторы конкурса приготовили денежные призы. Более подробно о конкурсе можно узнать в блоге компании на Хабре.

Ford запустит беспилотные такси в двух городах США — в Майами и Остине

Компания Ford планирует запустить беспилотные такси в двух американских городах — Остине и Майами. Воспользоваться услугами новинок смогут клиенты сервиса Lyft. Об этом пишет The Verge.

Источник: Сarscoops

Источник: Сarscoops

Беспилотники работают на базе Argo AI, разработанной совместными усилиями Volkswagen и Ford. Автопроизводитель планировал запустить полноценное производство автономных такси в 2021 году, но из-за вспышки COVID-19 перенёс сроки. 

Сделка с Lyft это один из немногих элементов по реализации этой стратегии. До конца года компания обещает запустить беспилотники в Остине, а жители Майами смогут опробовать их только в 2022. Стартовый размер парка будет не более 100 автомобилей, но в дальнейшем компания планирует увеличить его до тысячи транспортных средств.

Кроме этого, Lyft станет одним из ключевых партнёров Ford в развитии беспилотного транспорта. Таксомоторный сервис получит 2,5 % акций Argo в обмен на данные об использовании роботакси. В дальнейшем эти сведения планируют использовать для масштабирования бизнеса.

Сделка может стать очень выгодной для таксомоторного сервиса, если Argo выйдет на IPO, сумма которого оценивается в $7 миллиардов. Напомним, что ранее разработчики получили более $3 миллиардов инвестиций — $1 миллиард от Ford и $2,6 миллиарда от Volkswagen. 

В России активным развитием беспилотных такси занимается «Яндекс». Сейчас разработчики тестируют автономные ТС с участием инженеров на территории Сколково, Иннополиса, а также в некоторых районах Санкт-Петербурга и Москвы. По словам источника, близкого к Минтрансу, с 2021 по 2024 год власти планируют провести тестирование беспилотников без участия водителей.

«Яндекс» реализовал автоматический закадровый перевод любых видео на английском

Компания «Яндекс» официально представила технологию для перевода и озвучки любого видео в интернете, которая построена на основе машинного обучения. Система объединила в себе машинный перевод, технологии биометрии, а также распознавания и синтеза речи. Новая технология позволит пользователям «Яндекс.Браузера» смотреть ролики на иностранном языке с автоматически сгенерированной закадровой озвучкой.

Изображение: Яндекс

Изображение: Яндекс

Над созданием прототипа технологии трудились несколько команд разработчиков. В итоге была получена система, автоматически определяющая пол говорящего в видео, чтобы подготовить соответствующий голос. Для более точного сопоставления перевода с картинкой переводчик делает паузы и ускоряет речь в нужных местах. Темп речи переводчика отслеживается и корректируется специальным алгоритмом.

«В интернете очень много полезного контента, который недоступен людям из-за языкового барьера. И мы близки к тому, чтобы окончательно стереть все границы. Яндекс.Браузер давно умеет переводить тексты, в этом году стал переводить изображения, перевод видео — следующий этап. Это большая сложная задача, которую никто в мире еще не решил. Мы тоже в начале пути, но у нас уже есть прототип и понимание, куда двигаться дальше», — говорит руководитель направления обработки естественного языка в «Яндексе» Дэвид Талбот.

На данном этапе технология перевода работает только с роликами на английском языке. Разработчики испытали её на видео разной тематики, в том числе роликах об изменении климата, машинном обучении и др. Увидеть, как именно работает прототип технологии перевода можно уже сейчас.

Китайское МЧС признало беспилотник EHang EH216F пригодным для тушения пожаров

Китайская компания EHang — ведущий разработчик и производитель беспилотных аэротакси и дронов служебного назначения — сообщила об успешном завершении технического освидетельствования БПЛА EH216F для пожаротушения. Дроны EH216F предполагается использовать для тушения пожаров в высотных зданиях и для других спасательных операций. В городах с уличными пробками БПЛА способны быстро добраться до очага возгорания и предотвратить худшие последствия.

Источник изображения: EHang

Источник изображения: EHang

Версию БПЛА EH216F для тушения пожаров компания EHang представила летом прошлого года. За прошедший год эксперты Китайского национального центра испытаний по надзору за качеством противопожарного оборудования (NFFE) провели комплексную проверку качества и соответствия EH216F называться противопожарным оборудованием. В целом дрон прошёл 52 теста в таких областях, как управляемость, точность зависания и возврата, полёты на разных высотах, электромагнитная совместимость, сопротивление ветру, работа в жаркую и морозную погоду, устойчивость к вибрациям, ударам, жару и дыму.

Согласно выводу представителей китайских МЧС, дрон EHang EH216F признан годным для выполнения противопожарных мероприятий. Это позволит компании EHang начать поставки этих БПЛА для отечественных МЧС и за рубеж (но законодательство к этому вряд ли готово даже в Китае).

Источник изображения: EHang

Источник изображения: EHang

Добавим, дрон EHang EH216F несёт до шести противопожарных бомб и 150 литров огнегасящей пены. Бортовые камеры позволяют точно локализовать очаги возгорания и быстро решать вопрос с точечным тушением на любой высоте в многоэтажных зданиях. Часто скорость реагирования важнее, чем целый полк пожарных машин. В отличие от аэротакси, противопожарные дроны можно считать настоящим прорывом и вполне реализуемым уже сегодня.

Hyundai запустит беспилотные маршрутные такси — они будут приезжать по вызову

Автопроизводитель Hyundai анонсировал новую программу по тестированию беспилотных маршрутных такси собственной разработки. Об этом сообщается на сайте компании. Проект получил название RoboShuttle и начнёт действовать с августа 2021 года.

Источник: Hyundai Newsroom

Источник: Hyundai Newsroom

Тестирование будет проходить в южно-корейском городе Седжон. Чтобы прокатиться на необычном маршрутном такси, пользователям будет нужно заказать автомобиль через специальное приложение, после чего тот определит к какой остановке пользователю лучше подойти, а автомобилю подъехать и составит самый быстрый маршрут. Общая длина экспериментального маршрута составляет около 6 километров.

В качестве тестового транспортного средства разработчики выбрали Hyundai H350, который оснастят системами для беспилотного вождения. Правда, для безопасности в кабине будет находиться водитель, готовый в любой момент взять управление на себя.

В ближайшее время компания начнёт выбирать пассажиров, готовых протестировать возможности маршрутки. Какие критерии будут учитываться при выборе и как долго продлится программа, пока неясно.

Facebook заставила роботов мгновенно приспосабливаться к движению в любой среде

В прошлом мы уже видели роботов, которые могут танцевать, подниматься по лестнице или приносить какие-либо предметы. Однако в большинстве случаев они чётко следуют определённому алгоритму, который заложен разработчиками. Исследователи из Facebook разработали новую модель передвижения роботов Rapid Motor Adaptation (RMA), которая позволяет им адаптироваться к любой среде за считаные мгновения.

Изображение: YouTube

Изображение: YouTube

Разработчики говорят, что это первая технология, которая основана на обучении и позволяет роботу адаптироваться к окружающей среде, исследуя её и взаимодействуя с ней. Этот алгоритм позволяет осуществлять сквозное обучение, в ходе которого робот начинает понимать, как именно следует изменять положение конечностей для движения, не имея каких-либо предварительных знаний об этом. Исследователи объединили методы «обучение с подкреплением» и «обучение с учителем», благодаря чему робот может за считаные доли секунды адаптироваться к новым условиям.

В ходе реально эксперимента разработчики использовали четвероногого робопса китайской компании Unitree. В итоге оказалось, что алгоритм RMA делает робопса значительно более универсальным по сравнению со стандартной моделью без дополнительного программного обеспечения. Опубликованное видео демонстрирует, как робот с лёгкостью перемещается по песчаной, каменистой или просёлочной дороге, а также преодолевает участки с высокой травой и обилием камней. Разработчики даже разлили масло, чтобы сделать и без того скользкую поверхность более сложным препятствием, но и это не смогло остановить робопса, использующего алгоритм RMA.

Авторы проекта считают, что созданная ими технология позволит снизить стоимость роботов в будущем. Возможность адаптации к неизвестной среде в режиме реального времени будет полезна при выполнении разных задач, в том числе при проведении поисково-спасательных операций, особенно в районах, которые труднодоступны и опасны для людей.

«Яндекс» запустил Meteum 2.0 — новую технологию прогноза погоды на основе машинного обучения

Технология Meteum 2.0 поможет «Яндексу» делать более точные прогнозы погоды с использованием алгоритмов машинного обучения, учитывающих необычные факторы. По данным компании, это первая система, получающая данные для обучения не только от метеоприборов и метеорологических станций, — в расчёт идут и сообщения пользователей.

shutterstock.com

shutterstock.com

По информации «Яндекса», использование новой версии Meteum позволило на 20 % точнее делать краткосрочный прогноз осадков на «Яндекс.Погоде» по всей стране. Утверждается, что  сообщения пользователей об осадках помогают оптимизировать краткосрочные прогнозы в местах, где нет метеорологического оборудования, — на Урале, в Сибири, на Дальнем Востоке.

Теперь пользователи могут оценить на карте осадков вероятность непогоды в ближайшие пару часов. Это позволит принять решение о прогулке или, например, пешем походе в магазин.

«Яндекс» приветствует интерактивную помощь, поэтому, как сообщают в компании, отправить сообщение о дожде или других осадках можно с помощью приложения «Яндекса» или сервиса «Яндекс.Погода». На карте осадков сообщения пользователей отмечаются значками зонтиков, поэтому чем больше зонтиков видит пользователь на карте в одной локации, тем вернее информация о погоде.

После замены первой версии Meteum на вторую точнее стал и долгосрочный прогноз погоды на неделю. Если раньше использовались три разных модели прогноза, то теперь пять, причём одна из них принадлежит самому «Яндексу».

Полученные данные обрабатываются с помощью технологии машинного обучения на базе модели CatBoost и нейронных сетей. Алгоритмы принимают в расчёт не только скорость ветра, температуру и прочие данные, но и даже такие «мелочи», как удалённость от водоёма или даже высоту солнца над горизонтом.

Вышло 50-долларовое устройство для побед в шутерах: ИИ анализирует изображение и прицеливается за игрока

Как пишет портал Arstechnica, жульничество в видеоиграх вышло на новый уровень. Хакеры разработали специальное устройство, которое помогает игроку точно наводить прицел на противника. Фактически речь идёт об аппаратном аналоге Aim Bot. Разработчики заявляют, что этот чит невозможно обнаружить никакой защитой, поскольку он не нарушает целостности игровых файлов, что характерно для программных читов. Устройство можно использовать как с ПК, так и с консолями.

По понятным причинам Arstechnica не стал говорить настоящее название устройства, формально обозначив его CVCheat, а также не предоставил ссылки, где его можно приобрести. Однако сами хакеры охотно поделились с порталом тем, как оно работает. Собственно, CVCheat является продвинутой картой видеозахвата, которая подключается к ПК или консоли с помощью разъёма HDMI и отслеживает кадры, передаваемые GPU на экран. С помощью встроенных алгоритмов искусственного интеллекта и компьютерного зрения CVCheat определяет в центральной области экрана, куда смотрит игрок, расположение врагов.

Далее в работу вступает алгоритм, который точно просчитывает, как далеко и в каком направлении необходимо переместить мышку для того, чтобы враг оказался в перекрестии прицела. CVCheat может определять не только врага целиком, но и его отдельные части тела, позволяя, например, эффективно раздавать хедшоты. Собранные картой захвата данные отправляются на специальное устройство сквозного ввода, например, Titan Two или Cronus Zen, которое используется для эмуляции движения мыши или геймпада, чтобы довести прицел до цели и совершить выстрел.

По отдельности, все устройства, использующиеся для работы CVCheat, вполне законны. Например, те же карты Titan Two или Cronus Zen применяются для возможности использования компьютерных мышек и клавиатур с игровыми приставками, а также для создания игровых макросов. Однако все вместе они создают эффективный чит, который не требует модификаций игровых файлов, поэтому никакой античит не может его обнаружить.

У CVCHeat имеются гибкие настройки, позволяющие определять размер области доведения прицела, скорость прицеливания, части тела, куда необходимо стрелять и так далее. В текущем варианте CVCheat работает по принципу Triggerbot, то есть позволяет производить точные выстрелы по противнику, которые попали в область доводки прицела. Помимо этого, он обладает функцией контроля отдачи после каждого выстрела.

В разработке уже находится более продвинутая версия, которая предложит полностью автоматизированные процесс прицеливания и стрельбы, и сможет работать с любой игрой для ПК, а также игровых консолей Xbox и PlayStation. Pro-версию CVCheat хакеры оценили в $50. По словам его разработчиков, он эффективно работает в играх, отображаемых с частотой до 240 кадров в секунду. А на определение врага на экране и произведение выстрела ему требуется всего 10 мс.  

Разработчики игр уже забили тревогу. Например, издатель Activision блокирует на YouTube любые рекламные ролики с использованием CVCheat в их онлайн-шутерах Call of Duty: Warzone, поскольку в игре уже появились люди, его использующие. По словам самих хакеров, их разработкой пользуются уже около 200 человек.

С помощью бортовой камеры электромобили Tesla способны определять предметы, удалённые до 62 метров

Илон Маск (Elon Musk) долгое время бравировал готовностью Tesla обходиться без дорогостоящих лидаров для контроля расстояния электромобиля в движении до окружающих предметов, а недавно компания отказалась для рынка США и от использования обычных радаров. Энтузиаст продемонстрировал, как нейросеть помогает электромобилю Tesla определять дистанцию до объектов при помощи данных с камеры.

Источник изображения: Electrek

Источник изображения: Electrek

Как отмечает Electrek, получивший доступ к исходному коду программного обеспечения Tesla энтузиаст с псевдонимом Green на страницах Twitter выложил видеоролик, демонстрирующий способность электромобилей этой марки определять расстояние до других расположенных на пути следования объектов. Работа нейросети завязана на данные с единственной фронтальной камеры, хотя их в данной части электромобиля три, а всего Tesla оснащает машины восемью камерами.

Для работы нейросети достаточно разрешения видео в одну восьмую часть от исходного, программное обеспечение определяет лишь силуэты объектов, удалённых от электромобиля во фронтальном направлении на дистанцию от 5 до 62 метров. Формируется трёхмерная картинка, которую исследователь ради наглядности преобразовал в монохромную с разными уровнями яркости объектов. Чем ближе предмет к электромобилю, тем он ярче. Пример доказывает, что уверенное определение расстояния до объектов может быть реализовано при помощи одних только видеокамер, без датчиков другого типа. К сожалению, обычные камеры уязвимы к погодным условиям, хотя Tesla предусмотрела подогрев того участка лобового стекла, к которому прилегает корпус основной фронтальной камеры — на случай снегопада или обледенения.

Microsoft разработает аналог ИИ-сглаживания DLSS для консолей Xbox Series X и Series S

Microsoft разрабатывает для своих игровых приставок Xbox собственную технологию интеллектуального масштабирования изображения, которая станет аналогом NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS). Намёк на это замечен в новых вакансиях на сайте компании.

Источник изображения: TechSpot

Источник изображения: TechSpot

Редмондский гигант ищет специалистов, которые помогут «реализовать алгоритмы машинного обучения в графическом программном обеспечении на радость миллионам геймеров» будут тесно работать с партнёрами, разрабатывая программное обеспечение для «будущего оборудования машинного обучения».

В основу новой технологи лягут наработки, связанные с расширением DirectML для задач из областей машинного обучения и искусственного интеллекта. В Microsoft надеются, что технологии машинного обучения обеспечат «прекрасную работу будущих игр при самых высоких разрешениях и частоте кадров». Компания не уточняет, но весьма вероятно, это означает игровой процесс с как минимум 60 кадрами в секунду при разрешении 4K, по крайней мере в наиболее важных игровых проектах.

Напомним, что всего полмесяца назад состоялся дебют технологии масштабирования AMD FidelityFX Super Resolution, которая может работать в том числе на консолях Xbox Series X и Series S.

В Китае зафиксирован резкий рост количества компаний, развивающих технологии ИИ

По данным китайских аналитиков, в 2020 году в стране началась взрывная регистрация компаний в сфере искусственного интеллекта. Причин для этого множество, но главной из них может быть значительно возросший поток денег от властей Поднебесной. Американцы не зря опасаются наращивания сил Китая в области ИИ. Научный потенциал Китая растёт, и страна не жалеет на это средств.

Источник изображения: Shutterstock

Источник изображения: Shutterstock

По информации аналитиков Qichacha, сегодня в Китае зарегистрированы 439 тыс. компаний, связанных с ИИ. В 2020 году количество новых организаций в сфере ИИ составило 172 тыс. а в первом полугодии 2021 года таких было зарегистрировано ещё 153 тыс. Тем самым прирост регистраций за год составил 150,8 %, а ведь год ещё не закончился!

Переход с 2019-го на 2020 год показал рост числа новых ИИ-компаний в Китае на уровне 292,8 %, и 2021 год обещает оказаться ещё более «урожайным» для области ИИ в Китае.

Крайне интересен вопрос с финансами. Большинство китайских компаний в сфере ИИ заявляют довольно большой уставной капитал. Очевидно, местные инвесторы готовы и вкладывают в развитие ИИ очень и очень немалые средства. Так, компаний с уставным капиталом менее 1 млн юаней ($155 тыс.) всего 24 % из зарегистрированных, тогда как компаний с уставным капиталом от 1 до 5 млн юаней 39 %, а с капиталом свыше 5 млн юаней (от $755 тысяч и более) 37 процентов.

Также интересно отметить, что больше всего ИИ-компаний в Китае зарегистрированы в трёх соседних провинциях на юго-восточном побережье страны: в Гуандуне, Цзянсу и Чжэцзяне. В каждой из них, соответственно, 64 тыс., 50 тыс. и 40 тыс. компаний, занятых разработкой ИИ. Программистов всегда тянуло на юг и к морю, что в случае китайских программ регионального развития дополнительно подкреплено субсидиями на экономическое развитие провинций.

Илон Маск наконец осознал, что беспилотные автомобили — это сложно

Генеральный директор Tesla Илон Маск (Elon Musk) наконец признал, что недооценил, насколько сложно разработать безопасный и надёжный беспилотный автомобиль. Об этом он написал в своём аккаунте в Twitter, добавив, что в скором времени будет запущена бета-версия программного обеспечения Full Self-Driving v9, являющегося основой системы автономного управления в электромобилях компании.

Илон Маск / Изображение: The Verge

Илон Маск / Изображение: The Verge

В своём сообщении Маск фактически признал, что разработка полноценной системы автономного управления является более сложной задачей, чем он думал. «Не ожидал, что это будет так сложно, но, если взглянуть назад, сложность очевидна», — добавил он в своём сообщении. Он также вновь вернулся к теме запуска бета-версии программного обеспечения FSD v9, сказав, что оно «скоро выйдет» и добавив «Клянусь!», очевидно, чтобы подчеркнуть серьёзность своего заявления.   

В прошлом Маск неоднократно делал многообещающие заявления касательно системы автономного управления электрокаров Tesla, которые всё ещё остаются невыполненными. В 2018 году он пообещал, что «долгожданная» версия v9 начнёт развёртываться в августе того года. Он выступил с аналогичным заявлением в 2019 году, сказав, что «через год» будет «более миллиона автомобилей с полностью автономным управлением».

Несмотря на то, что заявления Маска не оправдываются, Tesla значительно активнее конкурентов тестирует бета-версии соответствующего ПО для автономного вождения, чтобы собрать максимальное количество данных и оперативно устранить все выявленные ошибки. Примечательно, но клиентов Tesla в основном устраивает такой подход.

Стоит отметить, что не только Маск пришёл к выводу о сложности создания системы автономного вождения. Практически вся отрасль предсказывала, что к настоящему времени дороги будут заполнены беспилотными автомобилями. Однако позднее многие признали, что создание по-настоящему безопасной и надёжной системы автономного вождения является значительно более сложной задачей, чем это представлялось на начальном этапе.

Южная Корея разработает полностью автономные машины к 2027 году

Министерство торговли, промышленности и энергетики Южной Кореи одобрило 53 проекта с общим годовым бюджетом 75 миллионов долларов — проекты направлены на разработку полностью беспилотных автомобилей к 2027 году.

koreatimes.co.kr

koreatimes.co.kr

Утверждается, что к исследовательским проектам намерены присоединиться 373 организации и 3500 экспертов. По данным южнокорейских властей, бюджет будет затрачен на разработку комплектующих для автономных автомобилей, а также систем искусственного интеллекта для обеспечения их работы.

Ранее страна анонсировала намерение потратить до 2027 года на такие разработки почти миллиард долларов (1,09 триллиона вон). К этому моменту страна планирует добиться степени автономности машин 4 уровня.

По версии международной организации SAE International это настоящий автопилот — в отличие от систем второго и третьего уровней, имеющихся сегодня на рынке и требующих обязательного присутствия водителя за рулём. Хотя беспилотники 4 уровня не являются абсолютно автономными, владелец может находиться даже на заднем сиденье — это не помешает машине достигнуть пункта назначения в знакомой среде.

Дополнительно в стране намерены пересмотреть существующие правила дорожного движения с учётом участия в трафике автономных автомобилей.

Новый суперкомпьютер Tesla позволит робомобилям избавиться от радаров и лидаров

Компания Tesla поделилась информацией о новом вычислительном кластере, который используется для создания сложных алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), связанных с функционированием системы автопилотирования. О суперкомпьютере в ходе конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов CVPR 2021 рассказал Андрей Карпати, руководитель ИИ-подразделения Tesla.

https://electrek.co

https://electrek.co

Описанная система объединяет 720 узлов, каждый из которых содержит восемь ускорителей NVIDIA A100 с тензорными ядрами и 80 Гбайт памяти. В общей сложности задействованы 5760 ускорителей на графических процессорах.

Теоретическое пиковое быстродействие суперкомпьютера достигает 1,8 Эфлопс. С таким результатом система могла бы занять пятое место в рейтинге мощнейших вычислительных комплексов мира Тор500.

Ещё одна составляющая платформы — высокопроизводительное хранилище на основе твердотельных накопителей NVMe суммарной ёмкостью 10 Пбайт. Оно обеспечивает пропускную способность на уровне 1,6 Тбайт/с.

NVIDIA

NVIDIA

Нужно отметить, что ускорители NVIDIA A100 обеспечивают высочайшее быстродействие при обработке алгоритмов ИИ и глубокого обучения. Компания Tesla использует систему для тренировки автопилота нового поколения, который сможет довольствоваться лишь оптическими камерами высокой чёткости. Иными словами, такому автопилоту не потребуются радары и лидары — он сможет принимать решения и контролировать обстановку на основе видеоряда, получаемого от восьми датчиков изображений, расположенных по периметру машины.

Добавим, что до конца текущего года Tesla намерена запустить новый суперкомпьютер экзафлопсного класса, который создаётся по проекту Dojo. Он будет применяться для дальнейших исследований в области ИИ. 

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Shadow Warrior 3 выйдет в этом году, точную дату назовут в августе 6 мин.
Разработчик Ghost of Tsushima объяснил, почему обновление игры до версии для PS5 сделали платным 24 мин.
В EGS раздаются Mothergunship и Train Sim World 2, на очереди — A Plague Tale и Speed Brawl 38 мин.
Количество пользователей Huawei HarmonyOS по всему миру достигло 40 млн 2 ч.
Симулятор птички-скейтера SkateBIRD задержится на месяц, чтобы выйти одновременно на всех целевых платформах 2 ч.
Разработчики кошачьего приключения Stray показали новый геймплей и объявили о переносе игры на 2022 год 3 ч.
Приключенческий экшен-платформер Solar Ash от создателей Hyper Light Drifter получил дату релиза 3 ч.
Интерактивная поэма A Memoir Blue расскажет о всепоглощающей любви матери и дочери 3 ч.
Книжная головоломка-долгострой Storyteller выйдет на PC и Switch уже «скоро» 3 ч.
К Outer Wilds действительно выпустят дополнение Echoes of the Eye, а Switch-версия выйдет позже обещанного 3 ч.