Audi поразила всех на конференции NIPS в Барселоне

В рамках ежегодной международной конференции и семинаре по нейросетевым системам обработки информации (NIPS) были продемонстрированы передовые технологии машинного обучения и нейроинформатики. Марка Audi впервые представляет свои разработки на международном форуме. С 5 по 10 декабря 2016 года в Барселоне Audi на примере масштабной модели демонстрирует интеллектуальные стратегии парковки автомобиля. Кроме того, компания представляет вниманию специалистов и потенциальных сотрудников информацию о вакансиях в инновационных сферах.

Самообучающиеся системы – ключевая технология автономного вождения, поэтому Audi уже сейчас имеет в своем активе множество разработок в этой области. Компания стала единственным автопроизводителем, представившим на NIPS свойстенд и презентацию. Концептуальная модель технологии глубинного обучения Audi Q2, выполненная в масштабе 1:8, демонстрирует интеллектуальный процесс парковки. На площадке размером 3 х 3 метра автомобиль самостоятельно находит подходящее место для стоянки, обозначенное металлической рамкой, а затем выполняет парковку.

Концептуальная модель Audi Q2 использует две камеры, направленные вперед и назад, а также десять ультразвуковых датчиков, расположенных в разных частях автомобиля. Бортовой компьютер преобразует полученные данные в управляющие сигналы для руля и электродвигателя. В процессе парковки модель в первую очередь определяет свое местоположение относительно парковочной площадки, после чего рассчитывает безопасную траекторию движения к месту назначения. В зависимости от ситуации автомобиль самостоятельно маневрирует и движется вперед или назад.

Автономная парковка основана на технологии глубинного обучения с подкреплением. Иными словами, система обучается интуитивно. Сначала автомобиль случайным образом выбирает направление движения. Алгоритм автоматически фиксирует успешные действия и таким образом непрерывно совершенствует стратегию парковки. Благодаря этому системе удается самостоятельно справляться даже со сложными задачами.

Концептуальная модель глубинного обучения Audi Q2 является опытным проектом Audi Electronics Venture (AEV), дочерней компанииAUDI AG, располагающейся в немецком Гаймерсхайме (Gaimersheim). На следующем этапе разработчики намерены перенести технологию поиска парковочного места в реальный автомобиль.

Глобальная сеть Audi включает не только исследовательские институты, но и компании из калифорнийской Силиконовой долины, а также из Европы и Израиля. В число партнеров автопроизводителя из Ингольштадта входит Mobileye – ведущий разработчик технологий распознавания изображений. В рамках этогопартнерства компании объединили свой опыт с целью создания программного обеспечения для систем распознавания окружающей обстановки, основанного на принципах глубинного обучения. В 2017 году Audi планирует впервые использовать его в центральном блоке управления ассистирующих систем (zFAS) для Audi A8 нового поколения. Важный вклад в разработку zFAS внесла компания NVIDIA – лидер в сфере аппаратных систем и смежных средах разработки. Эти технические решения позволят клиентам применять беспилотные системы в дорожных заторах, а также использовать автономную парковку.

Бренд Audi также расширяет сотрудничество и с партнерами из индустрии высоких технологий, увеличивая степень интеграции компонентов с искусственным интеллектом. Такие формы искусственного интеллекта важны для решения задач в сложных ситуациях, например, в условиях городского движения. Они позволяют беспилотному транспорту оценивать окружающую обстановку и выполнять соответствующие маневры.

Кроме того, конференцию NIPS посетят специалисты в сфере искусственного интеллекта, которых интересует работа над инновациями в составе команды Audi. На мероприятии будут присутствовать HR-эксперты Audi, которые предоставят им необходимую информацию о карьерных возможностях. Работая в Audi, новые сотрудники смогут внести вклад в формирование роли искусственного интеллекта в автомобильной индустрии, применяя свои знания в таких областях, как машинное обучение, облачные вычисления, анализ данных и архитектура транспорта.