Искусственный интеллект стал свидетелем быстрого прогресса в использовании во множестве отраслей, не в последнюю очередь в автомобильной сфере, где преимущества автономных автомобилей продолжают расти в стремлении превратить людей из водителей в пассажиров. Аналитическая компания Gartner предсказала гигантский рост числа автомобилей, подключенных к Интернету, в ближайшие несколько лет и предполагает, что к 2020 году на дорогах будет не менее 250 миллионов таких автомобилей, а производство этих моделей увеличится с 21 миллиона до в 2017 году до 61 миллиона к 2020 году. Для этого производителям потребуются навыки специалистов по данным для разработки технологий для автоматизированного вождения, телематики и мобильности. Специалисты по данным сыграли ключевую роль в раскрытии потенциала и расширении успешного союза между ИИ и автомобильной промышленностью. Учитывая высокую вероятность отказа от экзаменов по вождению благодаря внедрению в ближайшем будущем по-настоящему автономных автомобилей, специалистам по данным можно приписать одно из самых инновационных технологических достижений современности.

Захватывающие новые разработки в области технологий позволяют компьютерам эффективно обучаться, и это повысит потенциал ИИ, а также скорость, с которой он внедряется в повседневную жизнь, в частности, в то, как мы ездим. Газета Huffington Post недавно предложила дополнительную информацию о развитии ИИ в автомобилестроении в интервью с экспертом в этой области, автором Вивеком Вадхвой, который объяснил: Достижения в новой форме ИИ, называемой машинным обучением, позволяют программному обеспечению программировать себя. Компьютеру учат, что изучать и как учиться, и он принимает собственные решения. Это моделирование самого человеческого разума с использованием методов, аналогичных нашим процессам обучения. Раньше для выполнения таких задач, как распознавание изображений, которые необходимы для беспилотных автомобилей, могли потребоваться миллионы строк компьютерного кода. Теперь это можно сделать сотнями строк. Все, что требуется, — это большое количество примеров, чтобы компьютер мог сам себя обучить.

Краткая история ИИ в автомобилестроении

Развитие ИИ в области автоматизации до сих пор было относительно стабильным, хотя быстрый прогресс не так легко увидеть, как недавно сообщило Wired: Ford недавно утроил свои инвестиции в свой парк автономных транспортных средств. Крупнейшие мировые автопроизводители как никогда стремятся использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы как можно быстрее внедрить автономное вождение в массовые путешествия.

Автономные автомобили могут показаться футуристической перспективой, но эти разработки уже давно находятся в стадии разработки. В 1977 году компания Tsukuba Mechanical Engineering разработала автономный пассажирский автомобиль, способный распознавать дорожную разметку на скорости почти 20 миль в час, во многом благодаря двум камерам, установленным на автомобиле. Всего десять лет спустя немецкий инженер Эрнст Дикманнс разработал «динамическое зрение», которое позволило инновационной технологии камеры отфильтровывать ненужные звуки, фокусироваться только на соответствующей информации и объектах и ​​достигать впечатляющих скоростей до 60 миль в час. Эта технология используется в современных проектах, чтобы помочь определить потенциальные опасности и их местонахождение.

За последние два десятилетия развитие технологий искусственного интеллекта в области автоматизации было наиболее очевидным в технологии беспилотных летательных аппаратов. Один из самых известных примеров, Predator от General Atomics, представляет собой автономный самолет, который путешествует по горячим точкам мира до 14 часов за раз и делает это уже 20 лет. Технологии, используемые в этих моделях, были и продолжают адаптироваться для использования в автомобилях, чтобы обеспечить безопасность и доступность автономного движения в любое время, включая радары, которые могут перемещаться сквозь дым, и тепловизионные камеры, позволяющие путешествовать ночью.

В 2015 году Мичиганский университет открыл MCity, Центр трансформации мобильности площадью 32 акра. Поскольку ведущие умы заинтересованы в автономных автомобилях, в том числе частные предприятия, мировые правительства и ученые, будущее автоматизации, вероятно, наступит быстро. В недавней статье эксперт по искусственному интеллекту Эндрю Н.Г. объяснил, что новые инновационные автомобили присоединится к людям-водителям на наших дорогах раньше, чем думает большинство людей.

Преимущества ИИ в автоматизации

Поскольку человеческая некомпетентность обвиняется в ряде дорожно-транспортных происшествий, необходимость в беспилотных транспортных средствах становится все более очевидной, и хотя мы можем быть далеки от искоренения человеческого контроля над вождением, мы приближаемся все ближе. Независимая газета недавно сообщила, что исследования правительства США предсказывают, что к 2035 году беспилотные автомобили приведут к 80-процентному снижению числа автомобильных аварий, и в сочетании с решениями по пробкам, снижением загрязнения и соображениями личной безопасности беспилотные автомобили приносят богатство. преимуществ для будущих путешествий.

В беседе с Huffington Post Вивек Вадхва рассказал о многочисленных преимуществах ИИ в автомобилях, утверждая:

«Мы станем намного более продуктивными, расстояние больше не будет преградой — мы сможем жить в 150 милях от нас и при этом вовремя приходить на работу, а несчастные случаи останутся в прошлом. Кроме того, инвалидам больше не будет сложно найти транспорт, матери смогут отправлять своих детей в школу, не беспокоясь о том, что они доберутся безопасно, и каждый сможет позволить себе быть мобильным — из-за надежности, безопасности и более низкой стоимости транспорта. эти технологии. Кроме того, женщины и дети никогда не будут беспокоиться о том, чтобы вызвать такси поздно ночью».

Трудно не согласиться с точкой зрения Вадхвы, у автономного вождения есть множество преимуществ. Как только технология станет доступной и полностью разработанной и будет основываться на текущих инвестициях и поддержке крупных производителей, автономные автомобили станут нашим будущим и будут определять то, как мы путешествуем, проектирование инфраструктуры, осведомленность о безопасности и императивность науки о данных в повседневной экономической и домашняя жизнь.

Участие специалистов по обработке и анализу данных в современных разработках в области автономного вождения

Огромный прогресс достигается в автомобильном секторе благодаря новым высокопоставленным участникам рынка, а также таланту и опыту, которые они приносят с собой, например, Tesla и Baidu. Быстрое развитие в этом секторе в сочетании с впечатляющими умами ведущих специалистов по данным побуждает автомобильных гигантов сотрудничать с технологическими фирмами, чтобы разделить успехи и стать частью революции.

Партнерство с Microsoft и Toyota, в результате которого японский производитель автомобилей получил право использовать новую программу лицензирования патентов вычислительных центров в подключенных транспортных средствах, является одним из самых захватывающих в этой области. Специалисты по данным лежат в основе этих достижений, по мнению ZDNet: Все эти технологии помогут предвидеть, когда автомобили нуждаются в обслуживании, подключить водителей к помощи на дороге и обеспечить работу информационно-развлекательных систем завтрашнего дня. Microsoft вместе с такими гигантами, как Google и Intel, находятся в авангарде разработок автономного вождения благодаря собственным разработкам технологий для поддержки транспортных средств, подключенных к Интернету.

Хотя для этой технологической амбиции может не быть окончательной даты, как подчеркивает Idalab, примеры приложений для обработки данных многочисленны, и чем больше появляется историй успеха, тем больше компаний будут готовы инвестировать время и деньги в реализацию этих возможностей. Между нами и полностью автономными автомобилями еще несколько лет, более десяти лет, согласно Gartner Hype Cycle, и единственный способ достичь этой цели — использовать талант специалистов по обработке и анализу данных. У ученых есть возможность помочь разработать и закодировать технологию машинного обучения, которая закрепит окончательные успехи в автономном путешествии.

Куда идут разработки?

Кажется очевидным, что направление проектирования и производства автомобилей ориентировано на полностью автономное будущее. При поддержке правительства, использовании некоторых из ведущих мировых талантов в области обработки данных и интересе, а также финансировании со стороны производственных компаний беспилотные автомобили кажутся неизбежным результатом. Газета Independent недавно сообщила о создании совместного предприятия между немецкой инжиниринговой фирмой Bosch и ведущим производителем автомобилей Daimler, которые намерены к 2020 году внедрить автономные транспортные средства на городских дорогах. разовые поездки, в отличие от принадлежащих домохозяйствам для постоянного использования. Тем не менее, этот огромный скачок в области автономного вождения, несомненно, вызовет дальнейший интерес и поддержку беспилотных путешествий.

В то время как Германия и США жаждут принять самые современные автомобильные разработки, Великобритания предприняла шаги, чтобы сохранить свои позиции в авангарде будущего. The Telegraph также сообщает, что в 2016 году канцлер Осборн «отменил правила, запрещающие автономное вождение на автомагистралях, в попытке сделать Великобританию мировым лидером на рынке, который к 2025 году может стоить 900 миллиардов фунтов стерлингов во всем мире, в то время как около 100 миллионов фунтов стерлингов в финансирование уже выделено на исследования в этой области». Испытания беспилотных автомобилей были также проведены Nissan на дорогах Лондона в марте этого года, что стало первым подобным испытанием, проведенным за пределами Америки, что еще больше укрепило приверженность Великобритании и поддержку полностью автономных автомобилей. Для тех, кто может, а именно для ведущих стран мира, производителей и проектировщиков, отсутствие участия в этой быстро развивающейся сфере кажется необъяснимым.

Беспилотные автомобили настолько увлекли массы, что были сделаны предложения относительно вождения Формулы-1. Признанный одним из самых опасных видов спорта в мире для участников, Which недавно сообщил, что Roborace, гоночное предложение без водителя, может стать одним из самых волнующих и новаторских видов спорта. Они уточняют, что Концепция представляет собой гоночное соревнование в стиле Формулы E с парком идентичных беспилотных автомобилей, разработанных футуристическим автомобильным дизайнером Дэниелом Саймоном. Аппаратное обеспечение включает в себя камеры, радары и «мозг Nvidia Drive PX2, установленный рядом с электродвигателями и обычной механикой формулы E. Программное обеспечение, однако, представляет собой открытую платформу искусственного интеллекта. Намерение — гонка с полем идентичных робокаров с отдельными командами аналитиков данных, науки о данных и инженеров, определяющих алгоритмы ИИ для каждого автомобиля». Каким бы захватывающим все это ни звучало и, несомненно, революционным, маловероятно, что фанаты F1 примут автономное вождение. Человеческий элемент в спорте легко признать решающим элементом — болельщикам намного легче отстаивать человека, чем компьютер. Если мы посмотрим на Roborace как на отдельную сущность, возможно, существует платформа для очень успешного, увлекательного и захватывающего вида спорта, но вероятность того, что Roborace заменит F1, а автономные автомобили заменят модели, управляемые водителем, в лучшем случае номинальна.

Подведение итогов

Похоже, что будущее путешествий движется к полностью автономным автомобилям, поддерживаемым некоторыми ведущими отраслями и умами по всему миру и продвигаемому учеными данных. В этой области были достигнуты быстрые и захватывающие успехи, и темпы, с которыми прогресс продолжается, поразительны. Тем не менее, несмотря на гигантские разработки в области автоматизированных автомобилей, мы все еще находимся на ранних стадиях, и мы едва коснулись поверхности внедрения ИИ в автомобили. Темпы развития в этой области и объединение таких имен, как Toyota и Daimler, обещают дальнейшее и быстрое развитие автоматизированных включений и управления ИИ. Благодаря более широким возможностям для специалистов по данным для развития своей карьеры и поощрению и голодному спросу на их навыки, эта отрасль гарантирует процветание.

Благодаря первопроходцам, таким как Tesla, Faraday Futures, Baidu и множеству технологических стартапов, футуристические автоматизированные автомобили, которые так долго ждали, теперь стали реалистичной и надвигающейся реальностью. Реализация автономного вождения также во многом заслуга ученых, занимающихся данными, и их способности проверять границы, преодолевать препятствия и работать с захватывающей приверженностью технологиям будущего. Несмотря на то, что автомобильная промышленность находится на ранних стадиях внедрения ИИ, ее рост является быстрым и захватывающим, а это означает, что резервы специалистов по обработке и анализу данных необходимо быстро пополнять, чтобы удовлетворить спрос. В связи с тем, что ведущие автомобильные технологические компании переманивают специалистов по обработке и анализу данных и так быстро расширяют свои команды по обработке данных, призыв к новым умам становится все громче, открывая огромные возможности для многих. Чтобы сохранить темпы, успехи и закрепить будущее искусственного интеллекта в автомобилях, отрасль полагается на ученых, занимающихся данными, которые ведут нас в будущее.