NVIDIA предоставляет транспортной индустрии доступ к своим глубоким нейросетям для создания автономного транспорта

NVIDIA сегодня объявила об открытии доступа для транспортной индустрии к своим глубоким нейросетям NVIDIA DRIVE™ (DNN), предназначенным для создания автономного транспорта, в репозитарии контейнеров NVIDIA GPU Cloud (NGC).

NVIDIA DRIVE стал стандартом де-факто в разработке автономного транспорта и широко применяется производителями автомобилей, грузового транспорта и роботакси, разработчиками ПО и университетами. Сейчас NVIDIA открывает доступ разработчикам к своим обученным ИИ-моделям и обучающему коду. С помощью ИИ-инструментов NVIDIA разработчики могут кастомизировать и усложнять данные модели, чтобы увеличить надежность и возможности своих самоуправляемых систем.

«Автономный транспорт с ИИ – это программно определяемый транспорт, который может работать в любой точке мира на базе широкого набора данных, - говорит Дженсен Хуанг (Jensen Huang), учредитель и генеральный директор NVIDIA. - Предоставляя разработчикам доступ к нашим DNN и передовым обучающим инструментам для оптимизации их под разные наборы данных, мы обеспечиваем совместное обучение для разных стран и компаний без потери прав собственности и конфиденциальности данных. В конечном итоге, мы превращаем мир автономного транспорта в реальность».

ИИ является ключевым компонентом при разработке безопасных самоуправляемых автомобилей, позволяя им воспринимать и реагировать на окружение в реальном времени. В его основе лежат десятки DNN, работающих с избыточными разноплановыми задачами, обеспечивая точное восприятие окружения, определение местонахождения и планирование маршрута.

“NVIDIA является мировым лидером в разработке глубоких DNN и ИИ-инструментов для транспортной индустрии, - говорит Лука де Амброджи (Luca De Ambroggi), директор по исследованиям ИИ в IHS Markit. - Открытие доступа к данным алгоритмам, инструментам и рабочей инфраструктуре для целей кастомизации поможет вывести на рынок безопасный автономный транспорт”.

NVIDIA уже много лет разрабатывает и обучает DNN, работающие на платформе NVIDIA DRIVE AGX™ , превращая сырые данные с датчиков в глубокое понимание мира. Данные DNN работают с такими задачами, как распознавание светофоров и знаков, объектов (для транспорта, пешеходов, велосипедов) и дорожной разметки, а также отслеживание взгляда и распознавание жестов внутри автомобиля.

Передовые обучающие инструменты для разработки ИИ:

Помимо открытия доступа к DNN NVIDIA объявила о доступности передовых инструментов, позволяющих разработчикам изменять DNN NVIDIA с помощью своих наборов данных и целевого набора характеристик. Эти инструменты позволяют обучать DNN с помощью активного обучения, объединенного обучения и переноса обучения:

• Активное обучение повышает точность модели и сокращает расходы на сбор данных за счет автоматизации подбора данных с помощью ИИ.
• Объединенное обучение позволяет компаниям использовать наборы данных в разных странах и компаниях при сохранении прав собственности и конфиденциальности данных.
• Перенос обучения позволяет пользователям DRIVE ускорять разработку своего ПО сбора данных благодаря большим инвестициям NVIDIA в автономный транспорт и дальше совершенствовать данные сети для своих приложений и целей.

Открывая доступ к своим ИИ-моделям в NGC и передовым обучающим инструментам, NVIDIA усиливает свою комплексную платформу разработки и вывода на рынок автономного транспорта.