मुख्य तथ्य
- स्वचालित कारों को रोजमर्रा की बाधाओं को नेविगेट करने का तरीका सिखाने के लिए वाहन निर्माता कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर रुख कर रहे हैं।
- टेस्ला ने हाल ही में अपने नए सुपरकंप्यूटर का अनावरण किया जिसका उपयोग टेस्ला के ऑटोपायलट को शक्ति प्रदान करने वाले तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा।
- कार को प्रशिक्षित करने के लिए AI का उपयोग करने से सुरक्षा बढ़ सकती है, पर्यवेक्षकों का कहना है।
सेल्फ-ड्राइविंग कारों को भी शिक्षकों की आवश्यकता होती है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उन वाहनों को दुर्घटनाओं से बचने के लिए कुशलता से सिखा सकती है-शायद लोगों से बेहतर।
ड्राइवर के एड में कार भेजने का सबसे अच्छा तरीका कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करना है। टेस्ला ने हाल ही में अपने नए सुपरकंप्यूटर का अनावरण किया जिसका उपयोग टेस्ला के ऑटोपायलट और आगामी सेल्फ-ड्राइविंग एआई को शक्ति प्रदान करने वाले तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा। और जैसे-जैसे कारें अधिक स्वायत्त होती जाती हैं, यह पता चलता है कि उन्हें बहुत अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता है।
"कार ड्राइविंग से संबंधित डेटा के लिए एआई को उजागर करके, एआई पैटर्न को पहचानना शुरू कर सकता है," पाथमाइंड के सीईओ क्रिस निकोलसन, एक कंपनी जो एआई को औद्योगिक संचालन के लिए लागू करती है, ने एक ईमेल साक्षात्कार में कहा। "इसे चित्र दिखाएं, और यह सीख सकता है कि पैदल चलने वाले कैसे दिखते हैं। इसे सड़क पर क्रियाओं का क्रम दिखाएं, और यह सीख सकता है कि दुर्घटनाएं क्या होती हैं, और उनसे कैसे बचा जाए।"
"सही डेटा के साथ, एआई जो देख रहा है उसके बारे में बहुत सटीक भविष्यवाणी कर सकता है," निकोलसन ने कहा। "और किसी दिए गए कार्य के परिणाम क्या हो सकते हैं, जैसे कि बाएं मुड़ना या बारिश में तेज होना, हो सकता है।"
एआई शिक्षकों की बढ़ती संख्या
टेस्ला, ऑडी, टोयोटा, जीएम का क्रूज-लगभग हर एक प्रमुख वाहन निर्माता अपनी सेल्फ-ड्राइविंग क्षमताओं को बढ़ाने के लिए किसी न किसी रूप में एआई का उपयोग कर रहा है, निकोलसन ने कहा। और कुछ गैर-वाहन निर्माता, जैसे कि Google का Waymo, क्रिसलर फिएट जैसे कार निर्माता के साथ काम कर रहे हैं ताकि सेल्फ-ड्राइविंग AI को विकसित और परीक्षण किया जा सके।
टेस्ला के एआई के प्रमुख, लेडी करपथी ने हाल ही में कंप्यूटर विजन और पैटर्न पहचान पर 2021 सम्मेलन में एक प्रस्तुति के दौरान कंपनी के नवीनतम सुपरकंप्यूटर का अनावरण किया।
एआई को ड्राइविंग स्थितियों में लोगों की तुलना में अधिक सटीक दिखाया गया है, और यह बहुत संभव है कि इससे दुर्घटनाओं की संख्या में काफी कमी आएगी।
क्लस्टर प्रदर्शन के 1.8 एक्सफ्लोप्स प्राप्त करने के लिए 8x NVIDIA A100 Tensor Core GPU (कुल 5, 760 GPU) के 720 नोड्स का उपयोग करता है। प्रत्येक एक्सफ्लॉप प्रति सेकंड 1 क्विंटल फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन के बराबर है।
"यह वास्तव में अविश्वसनीय सुपरकंप्यूटर है," एक समाचार विज्ञप्ति के अनुसार, करपथी ने कहा। "मैं वास्तव में मानता हूं कि फ्लॉप के मामले में, यह मोटे तौर पर दुनिया में नंबर 5 सुपर कंप्यूटर है।"
एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क देखता है और भविष्यवाणी करता है कि कार वास्तव में वाहन को नियंत्रित किए बिना गाड़ी चला रही है। भविष्यवाणियां दर्ज की जाती हैं, और किसी भी गलती या गलत पहचान को लॉग किया जाता है। टेस्ला इंजीनियर तब इन उदाहरणों का उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को परिष्कृत करने के लिए कठिन और विविध परिदृश्यों का एक प्रशिक्षण डेटासेट बनाने के लिए करते हैं, परिणाम 36 फ्रेम प्रति सेकेंड पर रिकॉर्ड किए गए लगभग 1 मिलियन 10-सेकंड क्लिप का संग्रह है, कुल मिलाकर लगभग 1.5 पेटाबाइट डेटा। तंत्रिका नेटवर्क तब इन परिदृश्यों के माध्यम से बार-बार चलाया जाता है जब तक कि यह बिना किसी गलती के संचालित होता है। अंत में, इसे वापस वाहन में भेज दिया जाता है और फिर से प्रक्रिया शुरू होती है।
कारें वापस स्कूल भेजना
एआई का उपयोग किसी भी इंसान की तुलना में कारों को तेजी से प्रशिक्षित कर सकता है, पेशेवर सेवा फर्म कॉग्निजेंट के परिवहन विशेषज्ञ आदित्य पाठक ने एक ईमेल साक्षात्कार में कहा।
"स्वायत्त वाहनों के लिए विकास प्रक्रिया में, महत्वपूर्ण चरणों में से एक डेटा एनोटेशन है," उन्होंने कहा। "दूसरे शब्दों में, लोगों, स्थानों और चीज़ों को कैसे टैग किया जाता है ताकि उन्हें वाहनों द्वारा पहचाना जा सके?"
मैन्युअल रूप से किया गया, डेटा को देखने की प्रक्रिया समय लेने वाली और श्रमसाध्य होगी। "एआई और मशीन लर्निंग के साथ, प्रक्रिया बहुत तेज और अधिक कुशल है," पाठक ने कहा।
एआई को सेल्फ-ड्राइविंग कारों को सिखाना है कि किसी भी तरह की स्थिति में कैसे काम करना है, सेल्फ-ड्राइविंग कार कंपनी यांडेक्स में इंजीनियरिंग के प्रमुख एंटोन स्लेसारेव ने एक ईमेल साक्षात्कार में कहा। उन्होंने कहा कि मौसम, रोडवर्क, दुर्घटनाएं और असंगत व्यवहार और अन्य ड्राइवरों की प्रतिक्रियाएं यात्रा की अप्रत्याशितता में योगदान कर सकती हैं, यहां तक कि उन ड्राइवरों के लिए भी जो हर दिन एक ही स्थान पर आते हैं।
यांडेक्स यूरोप की पहली रोबोट टैक्सी सेवा संचालित करता है और रेस्तरां और किराने की दुकानों से ग्राहक ऑर्डर डिलीवरी के लिए पहले से ही स्वचालित डिलीवरी रोबोट, यांडेक्स रोवर्स का उपयोग करता है। कंपनी मशीन लर्निंग का उपयोग अपने रोबोट को इधर-उधर करने में मदद करने के लिए करती है।
"उदाहरण के लिए, यह महत्वपूर्ण धारणा कार्यों को करने में मदद करता है जैसे कि सड़क के संकेतों को पहचानना, तब भी जब वे बारिश या पेड़ की शाखा जैसी चीजों से अस्पष्ट होते हैं," स्लेसारेव ने कहा।"या रात में या जब पैदल यात्री आंशिक रूप से खड़ी कारों जैसी चीज़ों से छिपा हो, तो सड़क पार करने के बारे में पैदल चलने वालों को नोटिस करने जैसे सुरक्षा कार्य प्रदान करने के लिए।"
कार को प्रशिक्षित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग सुरक्षा को बढ़ावा दे सकता है, पर्यवेक्षकों का कहना है।
"एआई को ड्राइविंग स्थितियों में लोगों की तुलना में अधिक सटीक दिखाया गया है, और यह बहुत संभव है कि इससे दुर्घटनाओं की संख्या में काफी कमी आएगी," निकोलसन ने कहा।
