Автономні транспортні засоби вважаються майбутнім транспорту та мобільності. Автомобілі, які можуть самостійно приймати рішення щодо водіння, навігації, вибору найкращого шляху та безпечного перевезення пасажирів, знаходяться в центрі уваги автомобільної індустрії. Однак ця сфера розвивається, і в ній ще потрібно провести багато досліджень.
Одним з ключових елементів втілення цього бачення в життя є використання глибокого навчання в автономних транспортних засобах. Глибоке навчання відповідає за низку функцій, необхідних самокерованим автомобілям. Нижче ми пояснимо, що таке глибоке навчання і як воно буде використовуватися в безпілотних автомобілях.
Джерело зображення: Pexels
Що таке глибоке навчання?
Глибоке навчання належить до сфери машинного навчання та штучного інтелекту і є однією з їхніх підгалузей. Суть глибокого навчання полягає у створенні штучної нейронної мережі, яка працює подібно до людського мозку – обробляючи та передаючи інформацію.
Глибоке навчання функціонує завдяки величезній кількості даних, які йому подаються. Вхідна інформація перетворюється на бажану вихідну інформацію через процес навчання, який використовує модель. Наприклад, модель отримує зображення, текст, відео, показання датчиків тощо і виокремлює з них ту інформацію, яка є значущою і запитуваною.
Як глибоке навчання застосовується в автономних транспортних засобах?
Коли ми розглядаємо застосування глибокого навчання в автономних транспортних засобах, то бачимо, що воно відіграє вирішальну роль у тенденції до створення повністю самокерованого автомобіля.
Існує шість рівнів автономного водіння, які мають можливості глибокого навчання. Рівень 0 – це той, де водій має повний контроль, а рівень 5 – це той, де автомобіль може їздити самостійно, незалежно від обставин.
Нижче ми розберемо, які саме додатки глибокого навчання присутні в автономних автомобілях і за що вони відповідають.
1. Розпізнавання об'єктів
Безпечна навігація можлива лише за умови точного розпізнавання об'єктів на зображенні. За допомогою глибинного навчання транспортні засоби можуть виявляти різні перешкоди, такі як пішоходи, дорожні знаки, інші транспортні засоби, світлофори тощо.
Конволюційні нейронні мережі (CNN) – це алгоритми, які відповідають за цю функцію. Вони навчені виконувати різні завдання візуального сприйняття і використовують отримані дані для ідентифікації та класифікації об'єктів, що стоять на шляху.
2. Планування шляху
Зображення, які отримує модель глибокого навчання, потрібно сегментувати, щоб модель розуміла, де вони знаходяться і що мають робити. Семантична сегментація використовується, щоб визначити, що означає кожен піксель зображення, і таким чином створити повністю зрозуміле зображення для транспортного засобу.
В результаті автономний автомобіль розуміє, де він знаходиться, і може спланувати найкращий шлях.
3. Прогнозування на дорозі
Рекурентні нейронні мережі (RNN) відповідають за те, щоб допомогти автомобілю зрозуміти, як інші об'єкти можуть рухатися і поводитися на дорозі. Пішоходи, автомобілі та інші учасники руху рухаються за певними правилами. Ці алгоритми допомагають автомобілю зрозуміти і передбачити їхню поведінку та відповідно скоригувати свою.
4. Керування автомобілем
Ще один сегмент глибокого навчання – навчання з підкріпленням (RL). Воно використовується для того, щоб навчити автомобіль оптимальній поведінці під час руху, яку він завжди повинен використовувати. Транспортний засіб навчається цьому через серію тестових поїздок в реальних умовах і отримує позитивні або негативні оцінки за свою поведінку.
5. Розпізнавання дорожньої обстановки
Нарешті, використовуючи глибоке навчання, автономний автомобіль навчається розуміти дорогу, на якій він знаходиться – розмітку, знаки та межі. Саме так автомобілю вдається залишатися на своїй смузі та безпечно маневрувати.
Яке майбутнє у автономних автомобілів?
Незважаючи на те, що ця сфера швидко розвивається, і вся увага прикута до створення повністю автономного транспортного засобу 5-го рівня, більшість експертів сходяться на думці, що це станеться не раніше 2035 року.
Тим не менш, очікується, що ринок автономних автомобілів зросте до 62 мільярдів доларів до 2026 року, і ми можемо очікувати, що до того часу десь з'являться транспортні засоби нижчого рівня. Згідно з аналізом McKinsey Center for Future Mobility, до 2035 року цей ринок, як очікується, згенерує від 300 до 400 мільярдів доларів.
Заключні думки
Глибоке навчання розвивається, і експерти наполегливо працюють над пошуком нових рішень і проривів для застосування в автомобільній промисловості. Хоча ми все ще перебуваємо на стадії розробки, тестування та переробки, ми бачимо, що незабаром автономні транспортні засоби стануть нашою реальністю.