Технологія самоїдіння Waymo стала розумнішою, розпізнає мільярди об’єктів завдяки інструменту пошуку вмісту

Автономні транспортні засоби, розроблені компанією Waymo, використовують техніку комп’ютерного зору та штучний інтелект для сприйняття навколишнього середовища та прийняття рішень у режимі реального часу щодо того, як транспортний засіб повинен реагувати та рухатися. Коли об’єкти сприймаються камерою та датчиками всередині транспортного засобу, вони порівнюються з великою базою даних, складеною компанією Alphabet (GOOG ) (GOOGL ), щоб бути розпізнаними.

Масивні набори даних мають велике значення для навчання автономних транспортних засобів, оскільки вони дозволяють штучному інтелекту всередині транспортних засобів покращуватися та підвищувати свою продуктивність. Однак інженерам потрібен якийсь спосіб ефективного порівняння елементів у наборі даних з запитами, щоб вони могли дослідити, як штучний інтелект працює на конкретних типах зображень. Щоб вирішити цю проблему, як повідомляє VentureBeat, компанія Waymo недавно розробила інструмент під назвою “Пошук вмісту”, який працює подібно до того, як працюють Google Image Search та Google Photos. Ці системи порівнюють запити з семантичним вмістом зображень, генеруючи представлення об’єктів, що робить пошук зображень на основі природної мови легшим.

До появи інструменту Пошук вмісту, якщо дослідники Waymo хотіли отримати певні зразки з журналів, їм доводилося описувати об’єкт, використовуючи евристику. Журнали Waymo мали бути пошукані за допомогою команд, які шукали об’єкти на основі правил, що означало виконання пошuku об’єктів, які були “нижче X висоти” або об’єктів, які “рухалися зі швидкістю y миль на годину”. Результати цих пошуків на основі правил часто могли бути досить широкими, і дослідникам потім доводилося вручну переглядати повернені результати.

Пошук вмісту вирішує цю проблему, створюючи каталоги даних та проводячи пошук подібності в різних каталогах, щоб знайти найбільш подібні категорії, коли представлено об’єкт. Якщо Пошук вмісту представлено з вантажівкою або деревом, він поверне інші вантажівки або дерева, яких автономні транспортні засоби Waymo зустріли. Коли транспортний засіб Waymo рухається, він записує зображення об’єктів навколо нього, а потім зберігає ці об’єкти як вкладення/математичні представлення. Це означає, що інструмент може проводити порівняння між категоріями об’єктів та ранжувати відповіді за подібністю до представленого об’єкта збережених зображень об’єктів. Це подібно до того, як працює сервіс порівняння подібності вкладень, який працює компанія Google.

Об’єкти, яких зустрічають транспортні засоби Waymo, можуть бути різного розміру та форми, але всі вони повинні бути звідені до своїх основних компонентів та категоризовані, щоб Пошук вмісту працював. Щоб це відбулося, Waymo використовує кілька моделей штучного інтелекту, які тренуються на широкому спектрі об’єктів. Різні моделі вчаться розпізнавати різноманітні об’єкти, і вони підтримуються Пошуком вмісту, який дозволяє моделям зрозуміти, чи належать елементи певної категорії до певного зображення. Крім того, використовується додаткова модель оптичного розпізнавання символів, яка працює поряд з основною моделлю, що дозволяє транспортним засобам Waymo додавати додаткову ідентифікаційну інформацію до об’єктів на зображеннях на основі тексту, знайденого на зображенні. Наприклад, вантажівка, оснащена вивіскою, матиме текст вивіски включеним до опису Пошуку вмісту.

Дякуючи вищезгаданим моделям, які працюють у концерті, дослідники та інженери Waymo можуть шукати зображення даних журналів для дуже конкретних об’єктів, таких як конкретні види дерев та марки автомобілів.

За словами Waymo, як цитують у VentureBeat:

“З Пошуком вмісту ми можемо автоматично анотувати об’єкти в нашій історії водіння, що призвело до експоненційного збільшення швидкості та якості даних, які ми надсилаємо для маркування. Можливість прискорити маркування внесла свій внесок у багато покращень нашої системи, від виявлення шкільних автобусів з дітьми, які ось-ось вийдуть на тротуар, або людей, які їздять на електроскутерах, до кота або собаки, які переходять вулицю. Коли Waymo розширюється до нових міст, ми продовжимо зустрічати нові об’єкти та сценарії.”

Це не перший раз, коли Waymo використовує кілька моделей штучного інтелекту для підвищення надійності та точності своїх транспортних засобів. Waymo раніше співпрацювала з компанією Alphabet/Google, допомагаючи розробити техніку штучного інтелекту разом з DeepMind. Система штучного інтелекту черпає натхнення з еволюційної біології. Спочатку створюється ряд моделей штучного інтелекту, а після їхнього тренування моделі, які показали гірші результати, видаляються та замінюються моделями-нащадками. Ця техніка, як повідомляється, дозволила суттєво зменшити кількість хибно позитивних результатів, а також зменшити необхідні обчислювальні ресурси та час тренування.

https://venturebeat.com/2020/02/06/waymos-ai-content-search-tool-lets-engineers-find-objects-within-its-driving-records/