Компания Cognitive Pilot («дочка» Сбера) разработала нейросеть для обучения автопилотов с искусственным интеллектом

Компания Cognitive Pilot (совместное предприятие Сбера и Cognitive Technologies) разработала нейросеть для обучения автопилотов с искусственным интеллектом для умного транспорта и сельхозтехники. Её применение позволяет сократить в разы затраты времени на обучение таких систем, сообщили ТАСС в пресс-службе компании.

«Для того чтобы гарантировать безопасность, системе нужно учесть практически все возможные возникающие ситуации. Для этого нейронную сеть нужно обучить всем возможным ситуациям. А после того, как сеть была обучена наиболее часто встречающимся ситуациям, остаётся ее обучить редким, интересным данным (например, частично заслоненный светофор, вспышка молнии во время движения, животное в поле, необычная машина и так далее). А их вытащить из видеоряда - самая сложная задача для разработчиков. Это могут быть месяцы кропотливого труда. Мы же научились это делать автоматически с помощью нейронной сети», - сообщили в пресс-службе.

Уточняется, что сейчас команды, обучающие нейросети для транспорта, снимают на протяжении длительного времени видео маршрута или условий, в которых автопилот должен работать. К примеру, съёмки занимают от нескольких месяцев, если речь идёт про автопилоты для сельхозтехники, до года - если про автопилоты для общественного транспорта. Затем специалисты отбирают нужные кадры для обучения искусственного интеллекта. Базовый набор кадров состоит из десятков миллионов изображений, их получить проще всего, но полный, который гарантирует максимальную безопасность эксплуатации в любых условиях, требует выделить те самые необычные данные.

Новая нейросеть в состоянии анализировать данные и выделять как обычные фрагменты, так и редкие, по нажатию клавиши. Аналогов подобной технологии в мире нет. «Мы уже прямо сейчас внедряем это в свои проекты. Например, на умных трамваях в Санкт-Петербурге сейчас внедрён первый этап - сеть обучена всевозможным редким изображениям светофоров, очень важным объектам для обеспечения безопасности. До конца года планируется внедрить версию, обученную остальным уникальным ситуациям», - отметили в пресс-службе.

Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/19917611