Na wystawie Consumer Electronics Show (CES) w Las Vegas, marka z Ingolstadt prezentuje jeżdżący autonomicznie pojazd koncepcyjny, który powstaÅ‚ we wspóÅ‚pracy z firmÄ… NVIDIA.

W ramach targowej prezentacji przygotowanej przez NVIDIA, Audi, na specjalnie w tym celu przygotowanej otwartej przestrzeni, której ustawienia można modyfikować, prezentuje inteligencjÄ™ Audi Q7 deep learning concept. By pojazd mógÅ‚ swobodnie orientować siÄ™ w przestrzeni, w jego przodzie zamontowano kamerÄ™ o rozdzielczoÅ›ci 2 megapikseli komunikujÄ…cÄ… siÄ™ z komputerem NVIDIA Drive PX 2, bardzo precyzyjnie sterujÄ…cym jazdÄ… samochodu. Komputer z najwyższej jakoÅ›ci, bardzo wydajnym procesorem, zostaÅ‚ specjalnie dostosowany do potrzeb autonomicznej jazdy.

Rdzeniem oprogramowania sÄ… gÅ‚Ä™bokie sieci neuronowe, które specjaliÅ›ci Audi odpowiednio wytrenowali do samodzielnej jazdy i rozpoznawania dynamicznych wskazówek o ruchu drogowym. Najpierw, Audi Q7 deep learning concept podczas kilku jazd z czÅ‚owiekiem za kierownicÄ…, poznaÅ‚o trasÄ™ i jej otoczenie przez obserwacjÄ™ oraz przy pomocy dodatkowych kamer treningowych. W ten sposób ustalono korelacjÄ™ miÄ™dzy reakcjami kierowcy, a rozpoznanymi przez kamery zdarzeniami i obiektami. StÄ…d, podczas późniejszych jazd demonstracyjnych, samochód jest w stanie zrozumieć instrukcje pÅ‚ynÄ…ce np. z tymczasowo ustawionych Å›wiateÅ‚ ulicznych, może je bezpoÅ›rednio zinterpretować i dziaÅ‚ać odpowiednio do sytuacji. Gdy pojawia siÄ™ odpowiedni sygnaÅ‚, pojazd koncepcyjny zmienia strategiÄ™ jazdy i wybiera krótszÄ… lub dÅ‚uższÄ… trasÄ™. System jest do tego stopnia niezawodny, że radzi sobie także z takimi zjawiskami zakÅ‚ócajÄ…cymi obraz jak zÅ‚e warunki pogodowe czy kiepskie oÅ›wietlenie. Opanowuje zadania zarówno w nocy, jak i w dzieÅ„, przy bezpoÅ›rednim nasÅ‚onecznieniu oraz przy silnym sztucznym Å›wietle.

Zasadniczo, metody uczenia siÄ™, których używa Audi Q7 deep learning concept, przypominajÄ… metodÄ™ tzw. wzmocnionego gÅ‚Ä™bokiego uczenia siÄ™ (ang. deep reinforcement learning). Zasady pÅ‚ynÄ…ce z tej metody, byÅ‚y podstawÄ… dla prezentacji Audi na specjalistycznej konferencji poÅ›wiÄ™conej sztucznej inteligencji Neural Information Processing Systems (NIPS), która odbyÅ‚a siÄ™ w grudniu w Barcelonie. Zaprezentowano tam specjalnie wytrenowane sieci neuronowe, podobne do tych funkcjonujÄ…cych w ludzkim mózgu. Podczas gdy model samochodu (w skali 1:8) metodÄ… prób i bÅ‚Ä™dów uczyÅ‚ siÄ™ parkowania, sieć Audi Q7 deep learning concept otrzymywaÅ‚a konkretne, istotne dla pojazdu dane – w ten sposób samochód uczyÅ‚ siÄ™ od kierowcy.

Sztuczna inteligencja, to jedno z kluczowych dla autonomicznej jazdy rozwiÄ…zaÅ„ elektronicznych. Audi, bÄ™dÄ…c co do tego gÅ‚Ä™boko przekonane, zacieÅ›niÅ‚o wspóÅ‚pracÄ™ z czoÅ‚owymi, globalnymi firmami z branży elektronicznej. Wspólnie z partnerami pracuje teraz nad różnymi podejÅ›ciami i różnymi metodami procesów machine learning. Celem tych dziaÅ‚aÅ„ jest znalezienie metody, która bÄ™dzie optymalna dla konkretnego zastosowania. WspóÅ‚praca przemysÅ‚u informatycznego i samochodowego ma także niezmiernie ważne znaczenie dla przyszÅ‚ej implementacji rozwiÄ…zaÅ„ informatycznych w samochodach koncepcyjnych i seryjnych.

NVIDIA uchodzi za najwiÄ™kszego i najważniejszego na Å›wiecie gracza w branży póÅ‚przewodników, posiadajÄ…cego odpowiednie kompetencje systemowe. Audi wspóÅ‚pracuje z tym producentem już od roku 2005. W roku 2007, w Audi A4, zastosowano chip produkcji firmy NVIDIA, a dwa lata później Audi A8 z technikÄ… wdrożonÄ… przez NVIDIA na pokÅ‚adzie, weszÅ‚o w zupeÅ‚nie nowy wymiar wyÅ›wietlania obrazów. Wprowadzony w 2013 roku moduÅ‚owy system infotainment (MIB), wyposażony byÅ‚ w procesor Tegra 2 marki NVIDIA. W roku 2015, w Audi Q7, pojawiÅ‚ siÄ™ moduÅ‚owy system infotainment drugiej generacji (MIB2). Jego sercem jest procesor Tegra T 30, również marki NVIDIA.

Kolejnym stopniem rozbudowy systemu bÄ™dzie MIB2+. Pojawi siÄ™ on w tym roku, w Audi A8 kolejnej generacji. Jego centrum jest procesor Tegra K1, który dziÄ™ki swej wysokiej mocy obliczeniowej obsÅ‚uguje kilka wysokiej rozdzielczoÅ›ci wyÅ›wietlaczy, w tym także Audi virtual cockpit drugiej generacji. Informacje pokÅ‚adowe i informacje online przenikajÄ… siÄ™, a pojazd jeszcze bardziej staje siÄ™ częściÄ… chmury obliczeniowej. Wraz z MIB2+, w nowym Audi A8, po raz pierwszy w samochodzie seryjnym, pojawi siÄ™ centralny sterownik systemu wsparcia kierowcy (zFAS). On także bazuje na procesorze K1, a w przyszÅ‚oÅ›ci X1 - oba marki NVIDIA. W najbliższych latach Audi i NVIDIA jeszcze bardziej zacieÅ›niÄ… swÄ… dÅ‚ugoletniÄ… wspóÅ‚pracÄ™. ZintegrujÄ… wiedzÄ™ i doÅ›wiadczenie firmy NVIDIA w zakresie Å›rodowiska rozwoju zastosowaÅ„ sztucznej inteligencji, z zasobami Audi w dziedzinie automatyzacji pojazdów.

Kolejnym kluczowym partnerem Audi jest Mobileye – producent, którego chip przetwarzajÄ…cy obrazy także znalazÅ‚ zastosowanie w zFAS. To supernowoczesne przedsiÄ™biorstwo z Izraela ma czoÅ‚owÄ… na Å›wiecie pozycjÄ™ na polu zastosowaÅ„ swych rozwiÄ…zaÅ„ w przemyÅ›le motoryzacyjnym. Już dzisiaj Mobileye dostarcza kamery dla Audi Q7, serii A4 i A5 oraz dla nowego Audi Q5, których oprogramowanie do przetwarzania obrazu rozpoznaje różne obiekty drogowe, m.in. poziome oznaczenia pasów ruchu na jezdni, inne pojazdy, znaki drogowe czy pieszych. Cechy, na podstawie których rozpoznawane obiekty sÄ… jednoznacznie klasyfikowane, sÄ… jednak caÅ‚y czas w znacznym stopniu definiowane manualnie.

W nowym modelu A8, Audi oraz Mobileye pokażą kolejny stopieÅ„ rozwoju technicznego kamery – przetwarzanie obrazu odbywać siÄ™ bÄ™dzie z zastosowaniem metod deep learning. To bardzo mocno zredukuje konieczność manualnego uczenia maszyny w fazie przedprodukcyjnej. DziÄ™ki gÅ‚Ä™bokim sieciom neuronowym, system sam uczy siÄ™, jakie cechy sÄ… odpowiednie i istotne, by zidentyfikować dany obiekt. Zgodnie z tÄ… procedurÄ…, samochód może także rozpoznać otwarte przestrzenie, tzn. strefy swobodnej jazdy. Jest to ważny warunek dla bezpiecznej autonomicznej jazdy.

W nowym Audi A8 montowany bÄ™dzie pilot jazdy w korkach. Jest to pierwsza funkcja autonomicznej jazdy, dziÄ™ki której kierowca może czasowo przekazać pojazdowi caÅ‚kowita kontrolÄ™ nad prowadzeniem. To pierwszy krok do wejÅ›cia w przyszÅ‚oÅ›ci na wyższy poziom automatyzacji w coraz wiÄ™kszej liczbie sytuacji drogowych.