×
Знакомьтесь с Synthia – виртуальной школой вождения для автономных автомобилей

Искусственному интеллекту придется доказывать свое право на пользование дорогами общего назначения. При всем универсальном подходе к автомобилям с автономным вождением эти самые автопилоты внутри транспорта довольно невежественны во многих задачах, с которыми легко справляются любые водители-люди. Порой это касается даже определения тротуара или светофора.

 

Поэтому ученые из Центра компьютерного видения в Барселоне разработали целую школу для автопилота. Проект получил название Synthia. По сути, это целый виртуальный город, где искусственный интеллект сможет получать навыки вождения, дополняя свои базовые знания чисто человеческими категориями и особыми случаями, которым можно научиться только в процессе длительного использования транспортного средства. Например, езде в дождь или в глубоком снегу, а также просто умению выбираться из ямы, когда автомобиль застрял.

 

Реальные данные, реальная головная боль

 

Знакомьтесь с Synthia - виртуальной школой вождения для автономных автомобилей

 

Элон Маск думает, что автомобили с системами самостоятельного вождения в один прекрасный день станут настолько безопасны, что полностью заменят людей-водителей. Но пока этот прекрасный для человечества день не наступил, искусственному интеллекту надо подучиться понимать человеческую психологию, выучить все тонкости поведения пешехода на пешеходном переходе или пассажира на заднем сиденье. Всему этому программу не могут научить сразу. Даже системы Tesla считаются пока лишь полуавтономными автомобилями и требуют присутствия за рулем водителя, который порой должен принимать участие в вождении, когда искусственный интеллект поставлен в тупик.

 

Нейронные сети, которые являются ключевым компонентом в вождении для ИИ, проходят обучение с помощью широкого набора реальных изображений и видео, чтобы точно распознавать различные «классы» объектов, таких как автомобили, пешеходы, дорожные знаки и так далее. Использование этих классов позволяет программному обеспечению делать попытки интерпретировать ввод данных в режиме реального времени с камер автомобиля и решить, следует ли реагировать: включать тормоз, прибавить газа, менять полосу или подать сигнал?

 

Но во время вождения ИИ может собирать много данных и по так называемой теме «частных случаев», которые инженеры не могут ввести в общий курс. Эти события, как правило, случаются редко – такие как дорожно-транспортные происшествия, проезд машин скорой помощи, служб реагирования на аварийную ситуацию или маневрирование строительных машин. Для того чтобы ИИ понял эти моменты, и разработан целый виртуальный город, где параметры для обучения программе самостоятельного вождения вводят сами люди, а затем делают коррекцию, если что-то пошло не так. То есть человек примеряет на себя роль инструктора по вождению для искусственного интеллекта, который становится обучаемым вождению.

 

Кропотливо обучая таким образом одну программу, инженер вводит в строй тысячи экземпляров этих автомобилей, которые потом будут ей управляться. Для детализации частных случаев в виртуальный город было внесено более 20 000 изображений. Интерпретируемые умными автомобилями объекты были поделены на 30 классов. Над программой обучения ИИ вождению в данный момент трудится порядка 600 человек. Автопилот больше не путает детей и животных, а автобус может отличить от микроавтобуса.

 

Знакомьтесь с Synthia - виртуальной школой вождения

 

Очевидно, что это дорогостоящий проект. Но жизни людей дороже. И ДТП после прохождения подобной школы вождения у автопилотов точно станет меньше.

 

Роуминг в виртуальном мире

 

Герман Рос и его команда из центра в Барселоне нашли даже способ правильно аннотировать изображения автоматически и учить системы автоматического вождения адекватно вести себя даже в самых необычных ситуациях. И все внутри видеоигры.

 

Используя популярный движок Unity, исследователи начали создавать реалистичную имитацию не только города и его окрестностей в комплекте с пешеходами, велосипедистами и плохо припаркованными автобусами, но и сложной метеорологической системой, которая включает дождь, снег и различные времена года в любое время суток. Затем они создали виртуальный автомобиль внутри симуляции, выбрали конкретное позиционирование и ориентацию для камеры автопилота автомобиля и запустили его «в жизнь». Автомобиль бродит в виртуальном мире, снимая видео и изображения с точки зрения обзора камеры. У него нет преимуществ перед человеком, который сидит на водительском кресле.

 

Новое программное обеспечение может классифицировать с абсолютной точностью любое аннотированное изображение и видео, которые исследователи закачали в программу. Synthia позволила ИИ разбираться в реальных изображениях, получая новый опыт, запоминать его, откладывая в нейронные сети, и отсекать негативный опыт. По сравнению с программами, которые не обучались в подобной «школе вождения», «сдавший на права ИИ» гораздо адекватнее ведет себя на дорогах.

 

«ИИ начинает очень хорошо понимать такие объекты, как различные пешеходы всех возрастов или транспортные средства, – говорят инженеры центра. – Тем не менее распознавать границы тротуаров и различные формы светофоров для них пока сложно. Там, где речь идет о старом, развалившемся тротуаре или нестандартной формы светофоре, ИИ пока сложно». 

 

Знакомьтесь с Synthia

 

Всего исследователи собрали и ввели в систему более 213 000 виртуальных изображений и видеофрагментов для того, чтобы обучение нейронных сетей при сочетании реальных и виртуальных образов шло успешнее. И распознавание картинок даже самого худшего качества повысилось с 45 процентов до 55.

 

Что интересно, любой ИИ сможет пройти школу вождения абсолютно бесплатно, так как ученые выпускают все данные, полученные в Synthia, с публичной лицензией для некоммерческого использования, чтобы получить обратную связь и дальнейшее развитие платформы.

 

Со временем Synthia может стать стандартом, через который необходимо пройти каждому ИИ, если он хочет возить людей.

 

Видео ниже показывает систему в действии.

 

 

Автор: Степан Мазур

 

Оригинал фото: gizmag