Intelの実験室は自動運転車を訓練するのに「Grand Theft Auto」を使用する

あなたが誰かを運転手の中で見せてくれるすべてのビデオゲームのうち、 グランドセフトオート そのリストの一番上にないかもしれません。しかし、ドイツのIntel Labsとダルムシュタット大学のチームは、ビデオゲームを使用すると、オブジェクトを識別する際に比類のないレベルの精度が得られることを発見しました。

このホワイトペーパーで調査結果を発表したチームは、このゲームが実際の運転シナリオの正確なシミュレーションを提供することに気付きました。このデータは、現実世界の自動運転車が運転して安全に移動するために使用できます。

自動運転車は、路上で運転しているときに歩行者、街灯、壁などの物体を識別する方法を「学ぶ」ために、物体識別データを使用します。通常、自動車メーカーは自動車のダッシュボードから録画したビデオからこのデータを作成します。システムは機械学習を使用して各オブジェクトがどのように見えるかについてのより広いアイデアを最終的に構築することにより、それらは手動で通過してオブジェクトを識別します。

を使う グランドセフトオート しかし、チームはこのプロセスをはるかに効果的に自動化することができました。チームはゲーム内で同様のビデオを録画することができましたが、それらの同じストリートオブジェクトを表す資産をより早く識別することができました。写実的な仮想世界とは、識別されたオブジェクトが、現実世界のオブジェクトがどのように見えるかについて、システムに同じ正確なアイデアを与えることを意味します。

コンピュータはほんの数秒で自動的にオブジェクトを識別することができます。これは通常、録画されたビデオでは1画像あたり約2時間かかります。これが実行中のプロセスです。

「人工的な環境では、照明や気候の設定にかなりのバラツキがあるため、正確に注釈付きのデータを大規模に集めることができます」とAlireza Shafaei博士。ブリティッシュコロンビア大学の学生は、言った MITテクノロジレビュー.

Shafaeiは、ビデオゲームが世界を見るためにコンピュータをどのように訓練できるかを詳述した論文で彼の研究を発表しました。 「この合成データは、実際のデータをトレーニングに使用する場合とほぼ同じくらい、場合によってはさらに優れていることがわかりました」と彼は述べました。

自動運転車は大量のデータを使用します、そしてこれらのような技術は物事の上に保つために不可欠です。 AT&Tは、自動運転車を念頭に置いて設計された新しい5G携帯電話ネットワークの試験を開始しました。研究者が車がハッキングの影響を受けやすいかもしれないと警告したので、これらのデータはすべて犠牲になります。無人運転車はビッグデータセットの新しい可能性を切り開いていますが、それをどう処理するかという問題が最優先事項となるでしょう。