Era tehnologiei este în plină dezvoltare la Timişoara. Cea mai mare companie producătoare de componente auto a reuşit să dezvolte un sistem care permite elevilor de la şcolile de şoferi să înveţe să conducă virtual. Mai mult, Continental a dezvoltat un sistem bazat pe camere de filmat inteligente care recunoaşte orice obstacol din trafic şi poate chiar să interpreteze gesturile şi intenţile pietonilor.
„Pentru a permite vehiculelor automate să preia controlul de la șoferi, ele trebuie să dezvolte o înțelegere a acțiunilor gata să se producă ale tuturor participanților la trafic, astfel încât mașina să poată lua întotdeauna decizia corectă în diferite situații în care se află. Această sarcină este realizată cel mai bine prin algoritmi de instruire utilizând metode de învățare avansată automată”, transmit reprezentanţii companiei.
Mai exact, actunci când se află în trafic, sistemul „simte” pietonii şi intenţia lor de a traversa strada, dar şi toate acţiunile celorlalţi participanţi la trafic, chiar şi în intersecţii foarte aglomerate.
„Inteligența artificială joacă un rol important în preluarea sarcinilor umane. Cu software-ul AI, vehiculul poate interpreta situații de trafic, chiar complexe și imprevizibile – nu mai este vorba despre ceea ce se află în fața mea, ci despre ceea ce ar putea fi în fața mea. Vedem inteligența artificială ca o tehnologie cheie pentru conducerea automată. Această tehnologie face parte din viitorul automobilelor“, spune Karl Haupt, șeful departamentului Advanced Driver Assistance System de la Continental.
La fel cum șoferii percep mediul înconjurător prin simțurile lor, procesează aceste informații folosind inteligența lor, iau decizii și le pun în aplicare cu mâinile și picioarele pentru a controla mașina, și un vehicul automat trebuie să poată face toate aceste lucruri. Se poate ajunge aici dacă vehiculele ajung să acționeze cel puțin la fel ca și simțurile oamenilor.
Compania tehnologică va începe producția la scară largă a acestui sistem cu cea de-a cincea generație de camere de luat vederi, cu generația anterioară de camere care utilizează deja abordări deep learning.
Metodele bazate pe învățarea automată avansată contribuie la stăpânirea acestei complexități la diferite niveluri – de la monitorizarea vehiculului până la planificarea strategiei de conducere și până la controlul real al vehiculului. Metodele de deep learning sunt, de asemenea, scalabile, ceea ce înseamnă mai multe date, mai multă putere de calcul și, prin urmare, performanță mai mare.