Сталкивающиеся частицы, а не автомобили: машинное обучение ЦЕРН поможет разработке автобеспилотников
Ожидается, что в будущем автономные или беспилотные автомобили значительно сократят количество смертельных случаев в результате дорожно-транспортных происшествий. Продвигая разработки на этой революционной дороге, ЦЕРН и компания Zenseact, занимающаяся разработкой программного обеспечения для обеспечения безопасности автомобилей, только что завершили трехлетний проект по изучению моделей машинного обучения, позволяющих беспилотным автомобилям быстрее принимать правильные решения и, таким образом, избегать столкновений.
Уникальные возможности в области анализа данных — то, что объединило ЦЕРН и Zenseact для изучения того, как методы машинного обучения организации, занимающейся физикой высоких энергий, можно применить в области автономного вождения. Сосредоточив внимание на компьютерном зрении, которое помогает автомобилю анализировать внешнюю среду и реагировать на нее. Цель сотрудничества в том, чтобы сделать методы глубокого обучения более быстрыми и точными.
— Кристоффер Петерссон, руководитель исследования в Zenseact.
Для обработки задач компьютерного зрения в качестве аппаратного эталона были выбраны микросхемы, известные как программируемые вентильные матрицы (FPGA). Исследователи обнаружили, что за счет оптимизации существующих ресурсов в FPGA можно добавить значительно больше функциональных возможностей. Самое приятное то, что задачи могут выполняться с высокой точностью и малой задержкой даже на процессоре с ограниченными вычислительными ресурсами.
— Маурицио Пьерини, физик из ЦЕРН.
Те же методы можно использовать для повышения эффективности алгоритмов при сохранении точности в широком диапазоне областей, от повышения энергоэффективности в центрах обработки данных до скрининга клеток для медицинских приложений.
Уникальные возможности в области анализа данных — то, что объединило ЦЕРН и Zenseact для изучения того, как методы машинного обучения организации, занимающейся физикой высоких энергий, можно применить в области автономного вождения. Сосредоточив внимание на компьютерном зрении, которое помогает автомобилю анализировать внешнюю среду и реагировать на нее. Цель сотрудничества в том, чтобы сделать методы глубокого обучения более быстрыми и точными.
Глубокое обучение сильно изменило компьютерное зрение за последнее десятилетие, и точность приложений для распознавания изображений сейчас находится на беспрецедентном уровне. Но результаты нашего исследования с ЦЕРН показывают, что есть еще возможности для улучшения, когда речь идет об автономных транспортных средствах
— Кристоффер Петерссон, руководитель исследования в Zenseact.
Для обработки задач компьютерного зрения в качестве аппаратного эталона были выбраны микросхемы, известные как программируемые вентильные матрицы (FPGA). Исследователи обнаружили, что за счет оптимизации существующих ресурсов в FPGA можно добавить значительно больше функциональных возможностей. Самое приятное то, что задачи могут выполняться с высокой точностью и малой задержкой даже на процессоре с ограниченными вычислительными ресурсами.
Наша совместная работа выявила методы сжатия в FPGA, которые также могут оказать существенное влияние на повышение эффективности обработки данных в центрах обработки данных LHC. Благодаря тому, что платформы машинного обучения закладывают основу для решений следующего поколения, развитие этой области исследований может стать важным вкладом во многие другие области, помимо физики высоких энергий
— Маурицио Пьерини, физик из ЦЕРН.
Те же методы можно использовать для повышения эффективности алгоритмов при сохранении точности в широком диапазоне областей, от повышения энергоэффективности в центрах обработки данных до скрининга клеток для медицинских приложений.
- Евгения Бусина
- CERN
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Спасти планету сможет… африканский червь
В Кении найдено насекомое с удивительными способностями....
Ученые раскрыли тайну сигнала, после которого началось самое мощное извержение в истории
Разгадка оказалась потрясающей во всех смыслах....
«Орешник», «Бук» и «Тополь»: искусный нейминг от российских военных конструкторов
Наука как сбить Запад с толку....
80 000 лет жизни: какие тайны скрывает самое древнее и большое существо на планете?
Залог невероятного долголетия и удивительного выживания обнаружили учёные....
Раскрыт секрет идеального женского тела?
Оказывается, дело вовсе не в соотношении талии и бедер....
«Запрещенные» опыты на орбите помогли «взломать» сразу несколько законов природы
Американские биохакеры признались, зачем на МКС выращивают крошечные человеческие мозги....
Саблезубый котёнок томился во льдах Якутии 35 тысяч лет
Благодаря находке стало известно, что сородичи пушистика обитали в столь холодных местах....
Ученая вылечила свой рак вирусами собственного производства
Если человек хочет жить — медицина бессильна....
Эти «красные монстры» вообще не должны существовать
Что узнали астрономы о трех невозможно огромных галактиках....
Почти бессмертные существа помогут человечеству покорить глубокий космос
Ученым, наконец, удалось «взломать» код поразительной живучести тихоходок....
Разгадано учеными: почему города разрушают сердце и разум
Причины, которые нашли исследователи, вас удивят....
Ещё один одинокий: в Балтийском море обнаружен дельфин, который может говорить только сам с собой
Совсем как старый вдовец, которого давно не навещали близкие....
Турбулентность отменяется! А пилоты-люди вообще будут не нужны
Искусственный интеллект может в корне изменить авиацию....
Эксперты предсказывают: к концу века из-за изменения климата ежегодно будут гибнуть миллионы
Почему США и Западная Европа могут заплатить самую высокую цену?...
Надеялись на Беса: древние египтянки при беременности хлебали галлюциногенные смеси
Думали, что божок с двусмысленным для нас именем убережёт....
Большой мозг — не значит самый умный
Последнее исследование собак показало парадоксальные результаты....