Новое решение позволит разработчикам экономить десятки человеко-лет при разработках автопилотов, а также значительно упростить процесс разработки в этой области, отмечают в компании.
Авторы разработки решали насущную проблему в ИИ для автопилотов — выбор разнообразных, репрезентативных данных из видеопотока. На решение этой задачи в таких приложениях, как автопилотирование, могло уходить очень много времени.
Авторы разработали ИИ, который с промышленной точностью распознает объекты дорожной, полевой или иной сцены: это нужно для обеспечения безопасности при любых погодных условиях и времени суток.
Разработанный специалистами Cognitive Pilot механизм позволяет также отфильтровывать из видеопотока «мусорные» данные, никак не влияющие на процесс обучения — такие как перегон комбайна с одного поля на другое с поднятой жаткой, или моменты, когда он стоит на месте или проходит по участку маршрута с пренебрежительно малыми изменениями полевой сцены.
«Если раньше на обработку видеопотока при обучении нейронных сетей и создании датасетов могли уходить годы, то сегодня мы нажимаем на кнопку, и получаем результат», — заключает Минкин.
Читать далее
Физики создали аналог черной дыры и подтвердили теорию Хокинга. К чему это приведет?
Уран получил статус самой странной планеты в Солнечной системе. Почему?
Научный прибор SuperCam с ровера Perseverance прислал на Землю первые результаты