Авторобот для беспилотника получил функцию человека

Компания Cognitive Technologies, создающая системы искусственного интеллекта для управления беспилотными автомобилями, разработала технологию компьютерного зрения, которая позволяет автороботу интерпретировать сложные ситуации, такие как внезапное появление на дороге других участников движения, пешеходов, посторонних предметов и т.п.

Эта технология позволит избежать ошибок, которые допускали другие системы при распознавании объектов дорожной сцены. В чем-то система напоминает функцию гиппокампа человека, отмечают разработчики. Он выделяет и удерживает в потоке внешних сигналов самую важную информацию по текущей ситуации, выполняя функцию хранилища кратковременной памяти, как ОЗУ компьютера.

Как и гиппокамп человека, система компьютерного зрения научилась дополнять информацию о текущей дорожной ситуации данными, которые она запомнила несколькими мгновениями ранее. При этом память системы хранит не всю картинку, полученную с видеокамеры, а лишь наиболее важные ее элементы, непосредственно влияющие на безопасность. Таким образом, не требуется значительного повышения ресурсов вычислительного устройства и позволяет использовать видеокамеры не с самой высокой разрешающей способностью и узкоугольные объективы.

В целом, система позволяет решить одну из серьезных задач – распознать объекты, находящиеся на самой границе картинки, а именно в этих случаях возникает наибольшее количество ошибок.

Когда объект попадает на границу картинки (поля зрения видеокамер) ABCD, распознать его очень сложно. Эта проблема успешно решается, когда искусственный интеллект авторобота дополняет знание о текущей дорожной ситуации данными из ближайшего прошлого — из своей оперативной памяти (моделирование функции гиппокампа человека).

Разработчики уверены, что использование подобной технологии позволило бы избежать системе компьютерного зрения, установленной на автомобиле Tesla, аварии, произошедшей в июле этого года. Система, разработанная российскими программистами, смогла бы увидеть колеса, подвеску, а также другие элементы грузовика и в итоге распознать приближающийся объект как автомобиль. В этом случае удалось бы выиграть доли секунды, крайне необходимые для принятия правильного решения в критической ситуации.  

Фото: Cognitive Technologies