Continental testkørsel bruger kunstig intelligens
Et teknologivirksomhed giver biler med menneskelige muligheder
Et grundlæggende krav til avanceret køreassistance og autonome køresystemer er en detaljeret forståelse og nøjagtig vurdering af køretøjets vejsituation. For at gøre det muligt for automatiserede køretøjer at overtage i stedet for chauffører skal køretøjer forstå alle trafikanters handlinger, så de kan træffe de rigtige beslutninger i forskellige kørselssituationer. Under CES Asia, Asiens førende elektronik- og teknologibegivenhed, afslører teknologivirksomheden Continental en computersynsplatform, der bruger kunstig intelligens, neurale netværk og maskinindlæring til at forbedre sin sensorteknologi og styrke et køretøj.
Systemet vil bruge den nye femte generation af Continentals multifunktionelle kamera, som kommer i masseproduktion i 2020, og vil arbejde med neurale netværk sammen med traditionelle computerbilleder. Målet med systemet er at forbedre forståelsen af situationen ved hjælp af intelligente algoritmer, herunder at bestemme fodgængeres hensigter og gestus.
"AI spiller en vigtig rolle i at genskabe menneskelige handlinger. Takket være AI-softwaren er bilen i stand til at fortolke komplekse og uforudsigelige situationer – den ser ikke kun, hvad der er foran mig, men også hvad der kunne være foran mig,” siger Carl Haupt, direktør for Advanced Driver Assistance System hos Continental. "Vi ser kunstig intelligens som en kerneteknologi til autonom kørsel og en integreret del af fremtidens biler."
Ligesom bilister opfatter deres miljø gennem deres sanser, behandler information med deres intellekt, træffer beslutninger og implementerer dem med hænder og fødder under kørslen, skal en automatiseret bil kunne gøre det hele på samme måde. Dette kræver, at hans evner mindst er de samme som et menneskes.
Kunstig intelligens åbner op for nye muligheder for computersyn. AI kunne se mennesker og forudsige deres hensigter og bevægelser. "En bil skal være smart nok til at forstå både dens fører og dens omgivelser," siger Robert Teal, leder af maskinlæring hos Advanced Driver Assistance Systems. Et eksempel, der illustrerer konceptet: en algoritme i et automatiseret styresystem vil kun reagere, når en fodgænger kommer ind på vejbanen. AI-algoritmerne kan til gengæld forudsige fodgængerens intentioner, når de nærmer sig. I denne forstand er de som en erfaren chauffør, der instinktivt forstår, at en sådan situation er potentielt kritisk og forbereder sig på at stoppe.
Ligesom mennesker skal AI-systemer lære nye evner – det gør folk i køreskoler, i AI-systemer gennem "supervised learning". For at udvikle sig analyserer softwaren enorme mængder data for at udtrække succesfulde og mislykkede handlingsstrategier.
2020-08-30
